近年来，随着科学的进步，无线传感器网络也取得了高速的发展，并且以卓越的成绩应用在很多不同的领域上，与此同时它的迅速发展也带来了更大的技术挑战。由于无线传感器网络是以数据为中心的网络，用户更加关心数据，因此，对于数据的管理是非常必要的。数据存储是其中一项重要的研究技术，主要思想就是如何确定数据的存储位置，保证用户能够高效、便利地获取到需要的信息。本文在研究和分析已有的数据存储算法基础上，以降低能耗和负载均衡为目标，提出一种基于动态分簇的集中式存储算法和一种匹配数据优先级和节点分布的自适应数据存储算法，主要研究成果如下。
　　1.针对小规模的无线传感器网络，提出一种基于动态分簇的集中式存储算法。LEACH协议下的集中式存储将网络分为逻辑上的子区域，即分成簇进行数据的管理，从组簇角度改进LEACH协议，使其更加适用于集中式存储。首先选择簇头时考虑节点的剩余能量，然后，非簇头节点会通过考量存储代价和与簇头距离远近两个因素来确认自身是否要加入簇头，若满足条件，成为簇的备选簇成员，接着考虑簇规模不能太大也不能太小，根据设置的簇成员个数阈值动态调节簇成员节点的退出或者簇内有节点加入，最后动态分簇成功后进入数据的采集和存储阶段。仿真实验表明，基于动态分簇的集中式数据存储策略能够减小网络能量消耗，均衡负载，从而延长了无线传感器网络的生命周期。
　　2.大规模无线传感器网络产生的大数据对于数据存储提出了更高的要求，真实的无线传感器网络的数据具有复杂性和节点分布具有不均匀性，并且不同无线传感器网络的应用，用户对于数据的查询需求是不一样的，因此针对以上要求以能量有效性和负载均衡为目标，提出一种匹配数据优先级和节点分布的自适应数据存储算法。根据用户对于查询需求的不同，将集中式存储和以数据为中心存储算法结合，选择最合适的存储节点，来达到减少能耗的目的。在以数据为中心的存储算法中，为了解决负载不均衡的问题，改进了标准的均匀哈希映射，将数据优先级和节点分布相匹配。实验结果表明，该算法在负载均衡性和降低能耗有较好的性能，也有效地延长了网络寿命。