无线传感器网络是通过众多的微型传感器以随机或固定方式部署在监测区域,实现感知并实时采集各类信息,依托自组织网络,以多跳的通信方式将有效信息传送至终端用户,具有极高的应用价值。由于无线传感节点能量供给受限,严重影响了无线传感器网络向大规模高密度方向发展的进程。压缩传感理论为解决节点能量受限和网络能耗不均的问题提供了一种全新解决方案。本文在深入研究无线传感器网络及压缩传感理论的基础上,提出一种多参量联合稀疏网络模型,该模型中簇首节点基于压缩传感理论对该簇内全部感知节点信息进行融合处理,传输相同数据量的低维信号,保证全局网络负载均衡并降低网络数据传输量；另外周期性选举能量最优簇首,确保簇内各节点能耗均衡。此外,针对多参量联合稀疏网络模型模型构建一种多参量联合稀疏基底,以达到缓解基站存储压力的目的。该基底采用Daubechies小波函数为原子模型,利用匹配追踪算法获得匹配列向量从而构成基底。利用Matlab对多参量联合稀疏网络模型及多参量Db小波级联稀疏基底进行仿真验证,实验证实了其可行性和稳定性。本文的研究成果必将进一步推进压缩传感理论与无线传感器网络相结合,具有十分重要的理论意义。