无线传感器网络(Wireless Sensor Network),WSN一项多种领域综合起来的技术,包含了无线通信技术、信息的分布式处理技术等,是当今技术研究的热点之一。它在军事、精准农业、医疗、环境监测和城市智能交通等方面都有广泛的应用,尤其在病人数据的采集、移动观察、实时监护等方面发挥十分重要的作用,无线传感器网络在医疗领域应用的研究重点是病人信息的安全性。针对医疗方面中无线传感器网络的具体的应用要求和传感器节点自身条件的限制,提出了一种适用于WSN的混沌分组加密算法,并对数据进行压缩处理。首先,概述了无线传感器网络的概念、特点和面临的多种安全威胁,介绍了混沌加密技术的理论基础及与传统密码学的异同。其次,针对医疗信息易泄露及现有加密算法的的不足,提出了一种基于混沌的无线医疗传感网的分组加密算法。该方法将混沌思想引入到无线传感器网络加密算法中,采用了Feistel网络结构,并对其核心函数进行改进。在精度有限的情况下,对混沌映射进行整数化,并采取引入一个长周期、随机性良好的序列,进行异或运算来消除短周期现象,使混沌系统能保留其伪随机性、初值敏感性和非线性等特点,提高了安全性能,同时节约了能耗。再次,针对医疗监护中数据量大、冗余度高、结构简单、实时性强等特点,设计了基于回归模型的数据压缩算法。当采集的数据波动幅度较大时,动态调整采样时间,改变回归模型的参数并重构一元线性回归模型,使压缩后的数据更贴近真实数据值的变化,表现出良好的压缩性能,有效地延长了网络的生命周期。此外,根据生命体征的重要程度进行优先级的划分,保证数据传输的实时性。最后,对混沌加密算法、压缩算法和优先级设置进行了模块的实现。结果表明本文所提出的混沌加密算法具有很好的混淆和扩散特性,能够保证病人数据的安全性。此外,压缩算法有效降低了数据的冗余度,减少无线传感器网络节点能量的消耗,同时达到远程监护病人的生命体征,使医生能及时了解病人状况并给出治疗方案的目的。传输模块中优先级的设置使紧急数据能尽快传输到监护中心,争取治疗时间。