无线传感器网络(WSN: wireless sensor network)是由大量的传感器节点组成，通过无线通信方式形成的一个多跳自组织网络系统，其目的是协作地感知、采集和处理网络区域中的信息并发送给观察者。无线传感器网络具有组网快捷、灵活等诸多优点，具有很高的研究价值和十分广阔的应用前景，引起了学术界和工业界的高度重视。　　 在大范围的WSN网络中，从节点感知数据到将数据发送到Sink节点的过程中肯定存在着严重的时间延迟。为了确保数据的精确性，上层节点必须收集到下层节点发送的所有数据，再发送给上一层节点，这将导致更大的延迟。因此，减少不必要的数据时延与确保数据的精确性之间存在着矛盾的关系。　　 本文探讨了数据融合的时机问题，将FSM算法作为研究对象，研究证明在FSM算法下，网络节点能够选择合适的数据融合时机进行数据融合，并向上层发送，使得Sink节点接收到接近于期望数量的消息数量，满足了数据精确性方面的要求，而且数据时延也达到稳定合理的状态。FSM算法中采用簇树结合的方式建立数据融合树，当数据融合树建立后，树中的中间节点需要不断的调整等待消息的时间，即数据时延，使各节点收到的消息数量接近期望值，数据在回传时尽量融合，满足数据的精确性的要求。本文对FSM算法——自动反馈算法进行了改进。融合节点根据实际收到的消息数量，与期望收到的消息数量进行比较，比较的差值作为调整下轮融合时间的参数。仿真结果证明，改进后的算法，在选择融合时机方面更加精确，对数据时延的调整更加迅速。　　 本文研究分析了几种数据融合的时间控制算法，尤其对其中的FSM算法进行了分析和改进，以时间延迟和数据精确性两个QoS度量指标为标准，对改进前后的FSM算法的仿真结果进行分析比较。仿真结果表明，改进后的FSM算法不仅提高了数据融合的质量，而且有效的减少网络能量的消耗，延长了网络的寿命。