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多种形式的无线传感器网络在现代社会的生产与生活在中扮演着重要的角色，而感知数据的传输和处理策略则对感知系统的性能优劣有直接的影响，其可靠性与有效性决定了感知系统的应用价值与前景。现有的两种处理与传输策略（基于特定路由的多跳存储转发、基于网络编码的数据传输与处理）都在不同程度上存在缺陷，尤其是网络编码方案中解码端的“全有或全无”（All-or-Nothing）问题，严重影响了无线传感器网络的应用。本文将网络编码（NC，Network Coding）与压缩感知（CS，Compressed Sensing）相结合，提出一种“压缩网络编码”方案，解决了“全有或全无”问题。本文介绍了文章中采用的无线传感器网络（WSN，Wireless SensorNetworks）的结构与数据传输形式，基于可靠性的考虑，选择采用分布式控制结构与泛洪路由技术。考虑到随机线性网络编码（RLNC，Random LinearNetwork Coding）方案中的编码操作与压缩感知中随机投影操作之间的相似性，分析了随机线性网络编码的工作原理，包括：中间节点对数据的处理、本地编码向量以及全局编码向量矩阵的形成。介绍了压缩感知的基本理论，并以正交匹配追踪算法（Orthogonal Matching Pursuit，OMP）为例讨论了目的节点对感知数据的重建问题。在上述基础上，本文的主要工作是提出了一种应用于WSN中的新型数据传输方案——压缩网络编码（CNC，Compressed Network Coding）。考虑到传感器网络中节点测量值之间的相关性， CNC方案将CS引入到RLNC中，通过对测量值数据包以及局部编码向量的设计，来解决传统网络编码方案中译码端存在的“全有或全无”问题。分析表明，在汇聚节点收集到的数据包个数小于网络中源节点个数的情况下，CNC方案仍能以高概率精确重构感知数据。仿真结果表明，在合理的误差容许范围内重构测量值，所需的数据包个数明显少于传统NC方案所需个数；与传统NC技术相比，CNC方案将数据采集效率提升了40%以上。