随着通信技术、传感器技术和互联网技术的发展,传统的互联网逐渐向物联网发展,从最初的计算机、手机等终端的互联逐渐向汽车、家电甚至人体等更广的范围互联。人体内嵌入传感器可以监测人体的健康情况,这些传感器将采集到的数据传输到数据中心便形成了无线体域网(WirelessBodyAreaNetwork,WBAN)。由于 WBAN 中的传感器节点主要通过电池供电,因此,节能是WBAN中需要研究的重要问题。而且,随着应用场景的不断扩大,WBAN逐步向体间网络BBN(Body to Body Network)演进,不需要通过数据中心,任意两个节点之间都可以传输数据,即从集中式的数据传输变成分布式通信,网络规模扩大,节点传输、转发任务加重,对节点的功耗性能提出了更高的要求。另一方面,由于BBN中传输的都是与身体有关的私密数据,因此需要对数据进行加密传输,即BBN中需要同时解决安全性和高能效两个问题。压缩感知可以同时实现数据加密和压缩,数据被压缩后,便可以节约数据发送的能量。因此,压缩感知一经提出便被广泛应用于网络、通信、航空等领域。在压缩感知加密中,需要将测量矩阵作为密钥来进行加解密,在一个保密通信的网络中,对于不同的用户要分配不同的密钥,用测量矩阵做密钥就需要很大的存储空间来保存密钥。但是BBN的基础是无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN),无线传感器网络中数据除了安全性和能耗性问题,由于传感器节点存储和计算资源有限,因此还需要考虑存储和计算效率。针对上述问题,本文通过使用混沌系统,在实现安全和高能效的同时,还能节约存储空间。本文还提出了半张量压缩感知技术,提高压缩感知的存储和计算效率。本文主要的研究成果与创新点如下:(1)提出基于混沌压缩感知的安全高能效传输技术,将其应用于BBN中的数据传输,同时实现低功耗传输和数据加密,并且通过使用混沌初值、混沌参数以及采样参数作为密钥节约存储空间;在此基础上,提出改进的混沌压缩感知图像加密技术,通过使用两个混沌矩阵增强图像传输的安全性,并对密钥空间、密钥敏感性、加密直方图、相邻像素相关性以及图像熵、峰值信噪比等性能指标进行了详细的分析,证明所提的改进的混沌压缩感知进行图像加密时的良好性能;(2)提出基于半张量压缩感知的高计算存储效率传输技术,并将其应用于无线传感器网络中。通过使用半张量积,突破了传统矩阵乘法的维数限制,只需保存很小的矩阵就能完成压缩感知,从而节约存储空间,而且由于测量矩阵的减小,计算资源也得到节约,在此基础上,提出了一种半张量压缩感知算法,分析了其恢复性能、存储效率、计算效率,压缩比等指标,并将其应用于不同种类信号的加密传输中,在不影响数据恢复的同时,比传统的压缩感知能够节约大量的存储和计算资源。