为了解决WSN中基于压缩感知(CS,compressive sensing)的数据收集方法会受不可靠链路影响的问题,首先通过实验对基于 CS 的数据收集算法中数据重构信噪比与链路误码率的关系进行了定量研究,根据 WSN 链路分组丢失特性将分组丢失问题分为轻负载和重负载2种情况。针对轻负载下的链路不可靠,建立随机分组丢失模型,并提出了基于邻居拓扑空间相关预测的CS数据收集算法,利用数据空间相关性减小错传的影响。针对重负载下的链路不可靠,建立节点伪失效模型,并提出了基于稀疏调度的CS数据收集算法,通过改变观测矩阵稀疏度,避免观测出错数据,弱化不可靠链路的影响。仿真分析表明,在不增加能耗的前提下有效