海洋蕴藏着多种多样的丰富资源,是人类维持可持续发展的重要一环。随着人类探索和开发海洋步伐的加快,探索海洋的关键性技术之一的水下无线传感器网络成为研究的热点。由于水下环境复杂多变,恶劣的通信环境决定水下无线传感器网络是一种典型的带宽和能耗受限的网络。压缩感知理论是一种新型的信息采集理论,其利用原始信号的稀疏性,并通过降维观测值,即可实现信号的精确重构。压缩感知理论能够广泛的应用于传感器网络的采集、多址接入、多用户检测等方面,为设计高能耗的传感器网络提供一种新的研究方案。本文主要研究基于压缩感知的水下传感器网络数据收集系统,着重研究基于压缩感知的多用户检测技术,并结合压缩感知在采集和多用户检测的优点构建高能效的数据采集方案。首先,研究零星通信场景下的基于压缩感知多用户检测理论。介绍零星通信场景的概念及应用,总结通用多用户系统模型,并分析零星通信场景下传感器节点数据空域稀疏特性以及压缩感知理论进行节点活跃状态和数据检测理论的可行性及优点。本文针对码分多址CDMA以及交织区分多址IDMA接入方式下的压缩感知多用户检测技术进行研究。在CDMA多址接入方式下,总结CDMA多用户系统模型。重点介绍三个贪婪匹配追踪类算法,分别是正交匹配追踪算法OMP、正交最小二乘算法OLS以及利用原始信号块稀疏特性的群正交匹配追踪算法GOMP。通过仿真实验分析压缩感知算法与传统多用户检测算法的性能对比,压缩感知测量矩阵作为扩频码的性能分析以及三个贪婪匹配追踪算法的多用户检测性能。在IDMA多址接入方式下,总结IDMA多用户系统模型,结合压缩感知算法的活跃状态和传统的逐码片CBC多用户检测算法的数据检测的优点提出一种CS-CBC算法。仿真分析IDMA多址接入方式的性能以及验证CS-CBC算法优良的多用户检测性能。最后,针对海洋环境信息收集传感器网络,通过连续利用传感器节点数据在频域和空域上的稀疏性,提出一种基于双域压缩感知的传感器网络高能效数据收集方案DCS。其采用随机采集方式选择部分节点采集数据并传输,汇聚节点利用压缩感知多用户检测算法联合检测节点活跃状态及数据,然后利用成功接收数据包进行信息图重构。DCS数据收集方案结合随机采集及压缩感知多用户检测的高能效收集和传输的优点,仿真分析DCS方案在节省带宽和能耗性能上的优势。