国际电信联盟（ITU）在2005年度召开的信息社会世界峰会上发表了《ITU互联网报告2005：物联网》，物联网（the Internet of Things， IOT）的概念首次得到国际电信组织正式的阐述。作为物联网末端延伸网的无线传感器网络（Wireless Sensor Network， WSN），在IoT感知世界的感知技术方面起着关键的作用，为现实物理世界和虚拟信息世界架起了桥梁。无线传感器网络中信息传递和处理技术的研究在国内外都取得了不少成果，然而物联网的概念涵盖范围更为广泛，网络规模更大，网络类型更加多样化，感知的信息数量更海量。因此，无线传感器网络高效采集和实时处理大量不同数据，对物联网走向前沿应用起着关键作用。无论WSN还是通信网络传输的都是携带信息的信号，因此对于信号处理技术的研究始终与通信技术的发展密不可分。分布式压缩感知（Distributed Compressed Sensing， DCS）由于考虑了信号内部的稀疏性、信号间的相关性而成为一种有效的信源处理技术。无线传感器网络中传感器节点分布密集，所采集的相邻节点的数据之间有着很强的相关性，这为数据的压缩和汇聚提供了一个机会。因此，本论文以物联网底层的无线传感器网络为研究背景，在信源节点处利用分布式压缩感知技术采集信息，在汇聚节点处利用网络编码技术传输多个数据包，从而提高网络的数据压缩和信息传递效率。论文主要工作和创新点的归纳如下：（1）提出了将压缩感知（Compressed Sensing，CS）作为一种信源处理技术与网络编码相结合的无线传感器网络中的传输方法。在无线传感网络中，压缩感知技术与网络编码技术的联合使用，不仅可以减少数据包的传输次数，而且能够提高网络的数据传输效率和吞吐量。设计方案充分考虑了无线传感网络中信号内部的稀疏性和各个节点采集的信号之间的相关性。仿真结果表明，将分布式压缩感知与网络联合编码技术结合运用到无线网络中，相对比仅进行网络编码的方法提高了传输数据的压缩率。（2）在多路径随机网络编码的基础上，提出了一种基于分布式压缩感知的多路径随机网络编码传输方法。针对普通的网络结构，结合分布式压缩感知中的稀疏率理论，考虑无线传感器网络中传输数据的稀疏性和相关性，在信源处对数据进行压缩，然后利用多路径随机网络编码进行数据传输，理论研究和仿真结果都显示了该方法能够进一步消除网络内数据中存在的冗余，提高网络中数据传输的效率，并且该方法适用范围比较广泛。