传感器网格是近年来新兴的研究领域,它是由无线传感器网络和网格集成在一起构成的分布式系统,实现了无线传感器网络和网格优势互补。无线传感器网络可以利用网格强大的计算能力、通信带宽和存储空间,对传感数据进行高层次融合,得到价值更高的数据；同时,网格也可以通过无线传感器网络访问真实的物理信息。无线传感器网络和网格差异很大,两者结合也引起了新的问题,尤其是增加了数据融合和系统容错的难度,因此,研究传感器网格面临着很多困难和挑战。数据融合的过程是以最小的资源消耗得到价值最高的融合结果,不仅要保证用户的需求,而且要减少资源消耗。在数据融合过程中,如何选择最优的融合路由是一个关键和困难的问题,在传感器网格中也是如此。现有的数据融合算法要么只为达到能量消耗最少,要么只为实现任务执行时间最小,同时考察时间和能量的算法研究很少。网格是一个动态的、不稳定的环境,各种错误都有可能发生,本文结合容错机制,综合多方面的因素寻找合适的融合路由,提出一种基于网格和自适应遗传算法的数据融合算法。本文的主要研究工作及创新性体现在以下几个方面：(1)分析传感器网格中数据融合的特点以及容错的必要性,根据传感器网格的特点建立一个容错框架,该容错框架的特点是：一方面对任务执行过程中遇到的错误进行有效处理；另一方面对传感器节点感知的数据进行充分融合,为用户决策提供有力支持。(2)针对无线传感器网络的能量有限性问题,提出一种基于网格和自适应遗传算法的数据融合方法。此算法首先在无线传感器网络中运行自适应遗传算法,找到最优网关节点,然后移动代理以最小通信代价访问网关节点并融合数据,算法的目标是以最小的能量消耗得到最优的融合结果,延长网络的生命时间。(3)任务执行过程中,难免会出现各种各样的错误,为了有效处理这些错误,提高系统的服务质量,本文提出一种自适应容错算法。此算法是出错重试和替代资源两种容错机制的结合,能够根据系统的出错情况自适应的选择合适的处理方法,保证任务的顺利执行。(4)选择NS2作为仿真平台,对本文提出的算法进行仿真实验。把本文提出的基于网格和自适应遗传算法的数据融合方法与现有的融合算法进行对比仿真,仿真结果表明本文提出的算法具有较好的表现。另外,把自适应容错算法与四种经典的容错机制进行对比实验,实验结果显示自适应容错算法在平均执行时间和能量消耗两方面具有较优的性能。本论文得到了国家自然科学基金(批准号：60970064),国家软件开发环境重点实验室开放基金课题(批准号：SKLSDE-2011KF-01),教育部新世纪优秀人才支持计划(批准号：NCET-08-0806),武汉市科技攻关项目(批准号：201010621207),霍英东高校青年教师基金基础性研究课题(批准号：121067),武汉理工大学自主创新基金(批准号：2010-ZY-JS-004)的资助。