无线传感器网络是以数据为中心的网络,其主要目的是从监测区域内收集感知对象的信息,并对其进行处理,以尽可能少的能耗传输到数据管理中心。然而,无线传感器网络节点数量众多,分布密集,节点资源(包括能量、通信、计算和存储能力)受限,如何对感知数据进行处理及高效传输是无线传感器网络中的核心问题。针对无线传感器网络自身独特的特点及传统传感信息处理与传输方法的不足,本文提出了基于压缩感知的传感信息处理与传输机制,不仅简化了节点信息处理的复杂度,降低了对计算资源的要求,而且克服了传统压缩算法中信息处理的不对称性。本文根据无线传感器网络中的不同应用需求,以提高网络容量、降低数据传输时延以及减少整个网络的传输能耗为设计目标,着重从传感数据采样方式、网络路由协议设计、节点调度策略设计及网络性能分析等几个方面进行深入研究,探讨一种无线传感器网络的信息处理与传输的新机制。本文的主要研究内容概括如下:1.基于压缩感知的大规模无线传感器网络的数据收集本文首先将压缩感知理论引入大规模无线传感器网络的数据收集应用中,研究了单汇聚节点和多汇聚节点的数据收集网络的网络容量及传输时延问题。针对单汇聚节点的数据收集网络,给出了基于压缩感知框架下数据收集网络的网络容量上界,提出了一种最优的网络容量下界的路由与调度策略,分析了数据传输时延性能。针对多汇聚节点的数据收集网络,首次引入了稀疏随机投影理论,提出了基于压缩感知的多会话数据收集方法;给出了多汇聚节点的数据收集网络的网络容量上界,构造了一种多会话生成树并提出了最优的网络容量下界的路由与调度策略,分析了数据传输时延性能。理论分析及仿真结果表明,压缩感知方法能大大提高大规模无线传感器数据收集网络的网络容量及降低数据传输时延。2.基于压缩感知的的网间计算基于压缩感知的数据传输在传输过程中通过将节点间的数据转发转化为节点间的数据计算,从而降低整个网络的传输能耗。因此,基于压缩感知的数据收集方法对降低无线传感器网络的传输能耗到底带来多大的优势是一个值得研究的课题。本文将压缩感知理论中对随机投影的构造转化为对一个多轮随机线性目标函数的计算,提出了基于树结构以及基于流言的计算协议来实现基于压缩感知的网间计算,首次从网间计算的角度评估压缩感知在传输能耗及传输时延上的性能表现。针对基于树结构的计算协议,提出了在最优的计算更新速率下的路由及调度策略,以及考虑传感数据的时间相关性时用于进一步提高计算性能的块计算协议。针对基于流言的计算协议,提出了一种广播流言算法,以实现网络拓扑易变情况下的信息传输。理论分析及仿真结果表明,本文提出的基于压缩感知的计算协议能有效减少网络的传输能耗及降低数据传输时延。3.基于压缩感知理论及随机游走的数据收集本文在压缩感知理论基础上,提出了一种基于随机游走的无线传感器网络数据收集算法。首次从图论、马尔可夫链理论及压缩感知理论等理论角度研究了该算法可行性的理论依据,给出了随机游走路径步长及所需的随机游走路径数等重要参数,并分析了基于?1范数最小化算法进行信号重构的理论依据。该算法突破了传统压缩感知理论中节点需均匀采样的限制,为压缩感知理论在无线传感器网络中的应用提供了一种更切实可行的方法;与基于传统压缩感知理论的收集方法相比,具有占用存储空间小、计算复杂度低以及传输能耗低等优点。