无线传感器网络（WSN）由大量的传感器节点组成，这些节点通常用于监控特定的物理环境，因而它们采集的数据具有相关性，因为所监测的环境共享某些自然特征。冗余数据可以通过协作压缩感知（Cooperative Compressed Sensing, CS）技术来去除。在本文中，提出了一种跨层通信框架，能够通过协作CS容纳联合源-信道-网络编码。这种框架考虑了层级结构的WSN，其中无线中继节点主要作为前向器。在中继节点假设模拟传输，可以执行模拟网络编码（Analog Network Coding, ANC），已证明比数字网络编码具有更高的传输能力。联合源-信道编码是在每个传感器节点通过传统的单一CS进行的，通过时间维度压缩数据，同时以ANC方式传输数据。这种编码方案能够利用信号间的内在相关性（intra-signal correlation）和信号间相关性（inter-signal correlation），以一种吸引人的功耗高效的方式对WSN数据进行采样、压缩和传输。
跨层设计框架假设WSN中有N个节点，每个节点的数据表示为Xn，n=1,2,…,N。如果N非常大，网络数据（Y）将会非常庞大，这使得在WSN中的传输和处理变得非常困难。节点n的数据表示为Xn,1,Xn,2,…,Xn,N。Xn的维度表示为Kn。假设信号在Ψ稀疏基下是稀疏的。在WSN中，来自单个传感器节点的数据，记为X，假设是在稀疏基Ψ下稀疏的信号。信号稀疏性的假设为源编码、信道编码和网络编码提供理论基础，使它们能够在数据的采集、处理和传输过程中实现高效的数据压缩和传输。
协作压缩感知技术允许传感器节点不仅能在时间维度上通过传统的压缩感知技术实现数据压缩，而且通过协作的方式，在空间维度上通过网络压缩感知技术来压缩整个网络的数据。联合源-信道-网络编码方案能够同时探究信号内部和信号间的相关性，通过这种方式来采样、压缩和传输WSN数据，达到优化能源消耗的目的。
在模拟网络编码的假设下，通过中继节点的模拟传输能够执行ANC。ANC相较于数字网络编码在传输容量方面具有优势。源编码、信道编码和网络编码的联合设计使每个传感器节点和中继节点能够更有效地进行数据压缩和传输。传统单一压缩感知技术在源编码阶段压缩时间维度上的数据，而通过协作压缩感知技术压缩整个网络空间维度上的数据。
源-信道-网络联合编码设计的研究为无线传感器网络领域提供了新的理论和技术框架。它不仅提高了数据传输的效率，而且显著降低了功耗。该设计框架的提出，考虑了WSN的物理层、网络层和应用层的综合，提出了一种基于信号相关性的高效数据处理和传输策略，为无线传感器网络的优化提供了新的方向和方法。这些新的方向和方法对于提升WSN的整体性能，特别是在数据采集、传输和处理方面，具有重要的理论和实际意义。
