随着传感器技术、无线通信技术和计算机技术的飞速发展以及微型机电系统的日益成熟与完善,无线传感器网络技术已经在许多应用领域获得了越来越广泛和深入的应用。然而,大多数无线传感器的应用受到能量有限性的限制。因此,耗费大量能量传送传感器感知到的全部数据,对于大多数应用是不实际的。针对此问题,本文提出了一种基于历史数据分组的感知查询技术以减少数据的传输量,从而达到节省能耗的目的。本文研究了无线传感器网络中一种基于历史数据分组的感知查询技术。由于无线传感器网络中能量的有限性,所以节省传感器网络的能源是延长传感器网络生命周期的一个至关重要的前提条件。传感器网络中的各个节点感知到的数据是具有一定空间或时间的关联性的,而且单纯从感知数据的数值考虑,某些节点感知到的数据值的变化趋势是有很强的相似性的。基于以上考虑,本文将数值变化趋势相似度高的属性分为一组,再将组内的属性构建成一个数据上传森林,由于同一森林中的传感器感知到的数据值的变化趋势十分的相似,那么最好情况下只需要传输森林中一个树的根节点的感知数据值到基站就可以了,因为基站可以根据变化趋势计算出同一森林内的所有传感器节点的数据值。基于森林,本文提出了两种聚集技术Forest-based aggregation technique(FBAT)和Forest-based accelerated aggregation technique(FBAAT)。同时针对传感器网络具有实时性的特点,提出了分组和森林的调整策略,以确保基于森林的聚集技术的有效性。应用本文提出的方法可以大大减小传感器向基站传输的数据量,进而延长了无线传感器网络的生命周期。经过实验和分析证明,本文提出的基于历史数据分组的感知查询技术能够有效的减小无线传感器网络中的数据上传量,进而减少能量的开销。