随着智能网络的发展与推广,传统互联网发展日新月异,智能硬件设备的普及连通各个应用领域,互联网时代正阔步迈进物联网(Internet of Things,IoT)新纪元。传感器是构成无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)的基本单位,大大小小的传感器网络互联相通,组成更大规模的网络群体。愈大的网络规模、愈繁杂的网络环境为网络通信带来了巨大的挑战。随着无线传感器网络在各个领域的推广,传感器节点受限于存储和能量的弊端越来越明显,节约存储和减少通信能耗是无线传感器网络通信研究的重中之重,而且在一些无线传感器网络应用的特殊场景,诸如军事活动、政治活动、场景监控与高保密性医疗等传输系统中,另一个值得重视的问题就是传输数据的安全性和隐私性。压缩感知(Compressed Sensing,CS)被广泛应用于信号处理和无线网络通信领域中。本质上,压缩感知技术是一种使用较少资源来压缩信号的方法(有损压缩)。压缩感知可以同时实现数据压缩和数据加密,并且传输数据量减少,进而降低了无线传感器网络数据传输的通信能耗、提高了数据传输的安全性。理论上,压缩感知技术虽然能够实现低存储、高效和安全通信,但是对于大型无线传感器网络而言,压缩感知技术则凸显出了巨大的局限性。压缩感知是一个对称加密过程,通信双方都需要保存密钥(即测量矩阵)以完成压缩加密和解压缩解密过程。但是,当一个传感器节点与大量节点形成了传输对时,该节点就要存储大量与不同节点进行数据通信的密钥矩阵,当测量比较大时,密钥会大量占据传感器节点的存储空间,这导致压缩感知的实际性能甚至比不上传统压缩加密方案。此外,由于图像信号不同于其他信号且图像加密的需求更高,单单使用压缩感知技术并不能保证图像信号的安全性。为了满足无线传感器网络通信对于存储、通信效率、安全性的需求,本文分别提出了哈希链压缩感知模型、基于哈希链压缩感知的图像加密方案和改进的半张量积压缩感知模型。本文主要的研究成果和创新点如下:(1)提出哈希链压缩感知模型并将其应用于无线传感器网络中,在哈希链压缩感知模型中,收发双方不需要保存完整的测量矩阵,只需要保存哈希链测量矩阵生成参数,以此来节约存储空间。由于哈希函数的单向性、碰撞约束和对哈希初始值的高敏感性使哈希函数本身就具有很高的安全性,哈希链也同样具有以上性质。压缩感知技术带有轻量级的加密效果,所提的哈希链压缩感知模型将哈希链与压缩感知技术相结合使其同时具有存储减少、通信能耗降低、安全性高的性质。(2)提出基于哈希链压缩感知的图像加密模型,采用双重加密机制,保证无线传感器网络通信中的图像信号的安全性。区别于其他信号,图像信号具有像素特征明显、像素相关性高的特点。因此,图像信号的加密需求也比其他信号更高。所提的新型图像加密模型采用双重哈希链矩阵加密机制,密钥空间大,密钥敏感性强,加密图在灰度直方图、相邻像素相关性和图像熵方面性能优越。(3)提出改进的半张量积压缩感知加密传输技术。所提的改进的半张量积压缩感知传输模型在半张量积压缩感知的基础之上,其灵活性更高,测量矩阵不仅可以与单位阵进行张量运算,也能够与随机矩阵、广义置换矩阵进行张量运算,其可以节约存储、减少通信能耗,同时保证信号恢复效果优越,提高算法的灵活性,极大限度地解决了无线传感器网络通信的存储和通信能耗问题,并具有一定安全性。