1.一种考虑能耗和覆盖的无线传感器网络压缩数据收集方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)以最小化能耗和最大化覆盖被监测区域为目标，建立联合考虑能耗和覆盖的多目标优化模型；

(2)设计多目标混合蛙跳算法对步骤(1)所述的优化模型进行求解；

(3)采用最小生成树算法收集传感器节点数据；

(4)对收集到传感器数据进行重构恢复；

步骤(1)所述的能耗主要包括每个节点在时刻t的启动、活动、发送和接收所消耗的能量：

其中， 为i节点在时刻t消耗的能量，AEi为i节点处于启用状态消耗的能量，MEi为i节点处于活动状态消耗的能量，REi为i节点接收数据消耗的能量，TEi为i节点发送数据消耗的能量， 为决策变量，若i节点在t时刻处于启动状态，取值为1，否则为0， 为决策变量，若iS m

节点在t时刻处于活动状态，取值为1，否则为0， 为决策变量，若(i,j)∈{A∪A}在时刻t属于连接节点l与Sink节点m的路径，取值为1，否则为0；S为传感器节点集，τ为时间段的索S m

引τ＝{1,2,3,...}，A为连接传感器节点的边的集合，A为连接传感器节点到Sink节点的边i

的集合，Υ为集合A中以节点i为终点的所有边的集合， 为集合A中以i节点为起点的所有边的集合；

步骤(1)所述的多目标的优化模型目标函数为：minF(x)＝(f1,f2)s.t.

其中，D为需求点集， 为二进制变量，若j节点在t时刻未被覆盖，取值为1，否则为0；

为节点i到Sink节点m最短路径的代价；NCj表示未被覆盖的惩罚因子，即需求点j未被覆盖的代价；

约束条件为：

其中q为需求节点；

所述步骤(2)包括以下步骤：(21)初始化种群，初始化外部精英档案；

(22)全局搜索：对初始种群进行非支配集排序，找到全局最优的青蛙；

(23)局部搜索：将所有青蛙进行分组，对每组青蛙进行组内模因，找到组内最好的青蛙以及最差的青蛙；

(24)如果局部搜索结束，则所有青蛙重新组合成一个新的种群，重复步骤(22)和(23)，直到满足最大迭代次数，输出最优解。

2.根据权利要求1所述的一种考虑能耗和覆盖的无线传感器网络压缩数据收集方法，其特征在于，所述步骤(3)包括以下步骤：(31)采用最小生成树算法收集传感器节点数据，随机选择无线传感器网络中任意节点作为根节点；

(32)其余节点以最短路径方式连接到已有节点。

3.根据权利要求1所述的一种考虑能耗和覆盖的无线传感器网络压缩数据收集方法，其特征在于，所述步骤(4)包括以下步骤：(41)生成离散余弦变换稀疏基；

(42)生成随机稀疏测量矩阵；

(43)使用广义正交匹配追踪算法重构步骤(3)收集到的数据。