本发明公开了一种基于锯齿形扫描的自适应空间压缩方法，包括步骤：各个簇中各网格内的每个传感器节点分别采集原始环境数据并将其所得采集原始数据上传至簇头节点；簇头节点获得二维原始数据矩阵，及进行离散余弦变换获得二维变换矩阵；簇头节点进行锯齿形扫描，将二维变换矩阵变换为一维向量；针对所得一维向量进行自适应空间压缩，获得压缩数据向量；簇头节点将所得压缩数据向量向距离汇聚节点更近的簇头节点传输；所述汇聚节点针对簇头节点所传输的深度压缩数据向量进行数据重构，获得各个传感器节点的原始环境数据。本发明可实现感知数据空间相关性的深度挖掘，并能降低网络数据传输开销、提高数据重建精度以实现延长传感器网络生命周期。

本发明公开了一种基于锯齿形扫描的自适应空间压缩方法，包括步骤：各个簇中各网格内的每个传感器节点分别采集原始环境数据并将其所得采集原始数据上传至簇头节点；簇头节点获得二维原始数据矩阵，及进行离散余弦变换获得二维变换矩阵；簇头节点进行锯齿形扫描，将二维变换矩阵变换为一维向量；针对所得一维向量进行自适应空间压缩，获得压缩数据向量；簇头节点将所得压缩数据向量向距离汇聚节点更近的簇头节点传输；所述汇聚节点针对簇头节点所传输的深度压缩数据向量进行数据重构，获得各个传感器节点的原始环境数据。本发明可实现感知数据空间相关性的深度挖掘，并能降低网络数据传输开销、提高数据重建精度以实现延长传感器网络生命周期。