压缩感测（CS）可以使用较少的样本来恢复大量原始数据，这些原始数据在适当的基础上具有稀疏的表示形式。 对于能量受限的无线传感器网络（WSN），CS提供了一种有效的数据收集方法。 高斯随机矩阵极有可能满足受限等距特性（RIP）。 通常选择矩阵类别作为WSN中压缩数据收集的测量矩阵。 但是，它们很密集，并且计算复杂度更高。 另一方面，每列中具有固定数量的非零条目的稀疏二进制矩阵满足RIP-1属性。 由于稀疏度较高，本文选择稀疏二进制矩阵作为度量矩阵。 为了适应网络拓扑的动态变化，我们设计了一种基于移