随着物联网技术的快速发展,各种传感器网络得到了更为广泛的应用,这些传感器在方便社会生活的同时,也会产生大量的敏感数据。这些数据不仅提高了信道的传输负荷,占据了大量的存储空间,也提出了更高的安全性要求。在远程医疗系统中,数据传输过程中涉及到大量的敏感数据,很多体征数据需要高等级的加密方案进行保护,确保其安全性,其他健康数据也需要保证信息的准确无误,以便相关人员做出准确的判断。针对数据传输过程中对于安全性和准确性的要求,以半张量压缩感知算法为基础,本文对远程医疗领域中如何实现高效的数据安全传输展开了深入研究,主要研究成果具体如下:(1)提出了一种适用于半张量压缩感知的测量矩阵优化方法。本文根据矩阵半张量积算法和压缩感知算法的性质,结合矩阵奇异值分解的方法,使用归一化后的半张量积测量矩阵构建格拉姆矩阵,利用格拉姆矩阵行列式与向量线性无关性的对应关系,通过调整格拉姆矩阵奇异值,实现测量矩阵列相关性的降低,从而提升图像测量效果,能够增强半张量积压缩感知重构图像的图像质量。具体地,从理论和实验两个方面验证并分析了所提优化方法对矩阵列互相关性的影响,说明了所提方法能够提升重构图像的质量。(2)提出了一种安全可追溯的数据传输方案。针对远程医疗领域中的图像传输需求,本文结合数字水印技术、感知哈希算法与所提出的测量矩阵优化方法,通过数字水印技术隐藏压缩加密后的密图,使得密图在传输过程中不可见,通过感知哈希算法生成图像指纹,对图像真实性进行验证,并结合多个图像指纹生成图像指纹链,提供图像认证的可追溯性。理论分析与仿真实验均表明所提方案能够在隐藏加密后图像、提供认证结果可追溯性的同时,保证图像传输的质量,符合相关领域对传输方案的实际要求。