随着我国城市化进程的不断加快,作为新一代信息技术支撑、知识社会下一代创新环境下的城市形态,智慧城市的理念越来越被大众所重视。物联网(Internet of Things, IOT)是智慧城市的核心技术之一,具有极大的发展潜力和竞争力。目前,物联网概念的不断发展和各类应用的不断推进,数据驱动成为一类重要的模式,同时数据的安全性也成了一个亟待解决的关键问题。因此,如何在作为物联网基础设施的无线传感器网络中安全且隐秘的传输敏感数据成为一项重要的研究课题。传统基于密钥协商、管理机制的对称加解密数据的方式具有较高的运算复杂度、通信开销和能量消耗,不适用于资源有限的传感器节点。作为近年来新兴的信号处理方式,压缩感知(Compressive Sensing, CS)理论具备的编码简单、解码复杂特点,与无线传感器网络(Wireless Sensor Network, WSN)节点资源有限、基站计算和能源充足的结构特性十分契合。因此,本论文在大量文献调研的基础上,以实现WSN中数据的安全隐秘传输为切入点,提出基于CS理论的数据安全隐秘传输算法,研究并实现适用于无线传感器网络的新颖且具有信息隐藏特点的安全传输模型。本文首先对WSN和CS的研究现状进行了详细的分类和总结,给出其研究动态和最新研究方向；对于WSN与CS、信息隐藏等相互结合的研究现状进行阐述,指出采用CS方法对WSN网络数据安全传输的适用性和有效性。采用MATLAB软件模拟构建了一个具有噪声和丢包特点的无线传输信道,该信道由噪声函数发生器和丢包控制函数组成,通过对参数的调节,能够实现多种信道的控制。其次,论文对CS基本理论的信号稀疏化、采样和重构过程大量调研和总结的基础上,针对单跳WSN信道丢包提出一种基于CS的数据隐秘信息传输算法,建立了一个CS数据隐秘传输和重构的模型。在WSN节点端的编码过程中,节点通过数据感知单元采集不同的数据,采集的敏感数据通过CS嵌入算法加载到常规数据中构成目标传输信号；在有损信道中,目标传输信号会发生一定的丢包率；基站端解码部分接收传输的信号,采用基本CS重构算法获取传输的敏感数据和常规数据。此处我们采用均方误差作为信号重构精度的衡量标准。仿真结果表明：当无线信道存在一定丢包率时,本算法能够很好地抵御信道丢包；甚至当信道丢包率较高时仍能精确重构原始的敏感数据和常规载体数据。最后,针对无线信道中存在的噪声干扰,论文提出一种基于贝叶斯压缩感知(Bayes Compressive Sensing, BCS)噪声信道数据隐秘传输的算法。经过理论验证BCS框架对消除噪声的有效性后,利用仿真软件实现目标数据在噪声和丢包无线信道的传输和重构。仿真结果表明：在噪声和丢包信道中,BCS算法具有较强的鲁棒性,能够精确重构出原始的隐秘数据和常规数据,相比较于基追踪和凸优化等基本重构方法具有更快的收敛速度和更高的重构精度。综上所述,本文能够实现利用压缩感知技术在无线传感器网络中的数据安全隐秘传输,研究内容能够为WSN的发展提供一种新的思路。在一定程度上促进压缩感知、无线传感器网络以及信息隐藏等领域的发展与相互融合,具有较强的理论研究和现实应用意义。