1.基于网络编码与压缩感知的多元域数据恢复方法，其特征在于，数据处理过程包括以下步骤：S1、源节点稀疏数据编码阶段：

在数据包满足稀疏性的条件下，源节点对数据包采用有限域下的压缩感知方法进行压缩编码，并将压缩编码后的网络编码测量数据包发送至中继节点；

S11、源节点压缩感知：稀疏数据x设定为n维的向量，其中包含k个非零元素和n-k个零元素，且k＜＜n，每个元素均属于有限域GF(q)的范围；源节点通过m行n列的测量矩阵Φm×n对稀疏数据x进行压缩采样得到m×1维的测量向量y，即y＝Φm×nx，其中m＜n；每当源节点生成g个测量数据包，即g个测量向量y，将其组成测量向量集合Ym×g＝{y1，y2，...，yg}，并将所述测量向量集合中的g个测量数据包作为一代的数据进行分组，源节点按照每一代的数据分组进行网络编码传输；

S12、源节点网络编码：由源节点在GF(q)域上随机选取g个元素组成g×1维的网络编码列向量v＝{v1，v2，...，vg}T，将Ym×g与v在GF(q)域上相乘，得到m×1维的网络编码测量向量C，即Cm×1＝Ym×g×vg×1＝(y1，y2，...，yg)(v1，v2，...，vg)T＝(c1，c2，...，cm)T；

S13、源节点将v和C打包成网络编码测量数据包并将其发送至源簇内的中继节点；

S2、中继节点再编码转发阶段：

中继节点对所有接收到的网络编码测量数据包进行网络再编码过程处理，然后通过多跳协作数据传输方案将网络编码测量数据包传送到目的节点；

S3、目的节点混合迭代译码阶段：

目的节点对成功接收到的网络编码测量数据包采用混合网络编码和压缩感知的迭代译码方法，重建源节点中的数据包。

2.根据权利要求1所述的基于网络编码与压缩感知的多元域数据恢复方法，其特征在于，所述步骤S2的具体实现步骤如下：S21、源簇内的中继节点成功接收到网络编码测量数据包后将其协作分发到中间簇的中继节点，给每一个簇内的中继节点分配一个时间片，并且每个中间簇的中继节点按照时分多址的方式，将网络编码测量数据包协作传输至下一个中间簇的中继节点；

S22、当上一跳中间簇的时间片用完时，当前中间簇的中继节点对接收到的网络编码测量数据包进行再网络编码，并将再网络编码后的网络编码测量数据包发送到目的簇中的中继节点。

3.根据权利要求2所述的基于网络编码与压缩感知的多元域数据恢复方法，其特征在于，所述步骤S22中再网络编码的具体实现步骤如下：设每个中间簇都有N个中继节点，将中继节点接收到的g’个网络编码测量数据包组成网络编码测量数据集合PR＝(PR1,PR2,...,PRg')，其中g’

4.根据权利要求3所述的基于网络编码与压缩感知的多元域数据恢复方法，其特征在于，所述步骤S3分为数据接收汇集阶段、目的节点网络译码阶段以及目的节点压缩感知数据重建阶段，这三个阶段的具体实现步骤如下：S31、数据接收汇集阶段：

目的簇中的中继节点均将接收到的网络编码测量数据包转发给目的节点，当目的节点收到gSR个网络编码测量数据包，将其组成网络编码测量数据集合并存到译码缓冲区；

S32、目的节点网络译码阶段：

分别取出集合PSR中每一个网络编码测量数据包Pi(i＝1,2,…,gSR)中的g×1维网络编码列向量vi＝(vi1,vi2,…,vig)T及其对应的m×1维网络编码测量向量Ci＝(ci1,ci2,…,cim)T，其中i＝1,2,…,gSR,将取出来的网络编码列向量组成网络编码集合并且将与网络编码列向量对应数据包中的网络编码测量向量

组成测量数据集合 则USR、CSR和步骤S11中Ym×g的关系为Ym×g·USR＝CSR，表示为：

若集合

对应的网络编码矩阵USR(g×gSR)为满秩矩阵，则通过高斯消元法网络解码恢复得出测量数据向量集合 若不满秩，则退出译码阶段；

S33、目的节点压缩感知数据重建阶段：

对 中的每一组测量向量yi，i＝1,2,…,g，进行稀疏数据重建，得出与步骤S11稀疏数据x相同的稀疏信号 向量。

5.根据权利要求4所述的基于网络编码与压缩感知的多元域数据恢复方法，其特征在于，所述步骤S33中稀疏数据重建的具体步骤如下：用信道先验概率信息 初始化约束节点，即 用稀疏度对应的概率信息初始化变量节点，即

所有变量节点和约束节点获得信息并完成信息初始化后，便开始信息的迭代更新传递，具体每次迭代中的更新步骤如下所示：S34、利用约束节点更新变量节点，选取变量节点编号记为n，更新所有与变量节点n相邻的约束节点M(n)到变量节点n的C2V的边消息，表示为S35、利用变量节点更新约束节点，选取约束节点编号为m，更新所有与约束节点m相邻的变量节点N(m)到约束节点m的V2C的边消息，即S36、对本次迭代的信息做硬判决，即 然后对判

决后的 进行校验，当稀疏信号 向量满足约束关系 且 则译码成功，成功重建出稀疏数据x，退出译码阶段；当不满足约束条件，且当前迭代次数未达到最大迭代次数，则按上述步骤继续进行迭代更新；当不满足约束条件，且当前迭代次数已达到最大迭代次数，则退出迭代译码，译码失败；

其中M(n)为变量节点n参与的所有约束方程的集合；

N(m)\n表示除去变量节点n以外，约束节点m对应的约束方程对应的所有变量节点的集合；

γmn是归一化操作，即保证

M(n)\m表示除去约束节点m参与的约束方程以外，变量节点n参与的所有约束方程的集合；

为测量向量y的第m个测量符号取值为a的概率值，a∈GF(q)，且传输噪声信道采用q-元对称信道，即z＝y+e，e表示噪声，且服从pm分布，其数学式为其中zm,ym∈GF(q),ε表示q-元对称信

道的信道转移概率，以概率1-ε成功地传输测量符号ym，以概率ε转移成zm≠ym,zm∈GF(q)，并以概率ε/(q-1)将zm进行传输，此时满足为稀疏信号向量 的第n个信息符号取值为a的概率值，a∈GF(q)，且非零信息符号的概率值与稀疏信号的稀疏度s相关，具体表示为其中，a∈GF(q)\0表示元素a为GF(q)中的非零元素，稀疏度s为n维稀疏信号向量x的非零元素的个数k与维数n的比值；

为在第i次迭代中，约束节点m传给变量节点n的信息，表示在已知变量节点n的值为a而其他变量节点的消息已知的前提下，约束节点m的约束关系成立的概率；

为在第i次迭代中，变量节点n传递约束节点m的信息，表示在与n相连的其他约束节点发送的约束消息已知的前提下，变量节点n被判断为符号a的概率；

测量向量y的每个元素称为约束节点，并对应一个约束方程，共有m个约束方程:y1＝Φ1×x,y2＝Φ2×x,...,ym＝Φm×x，其中，Φi表示测量矩阵Φm×n的第i行向量，i＝1,2,…,m，稀疏信号 向量为n维，其中包含k个非零元素和n-k个零元素，k<