压缩感知是一种新型的编码技术,该技术在信号采样的同时进行压缩,大大降低了采样率,突破了奈奎斯特采样定理中采样率必须大于等于两倍信号最高频率的局限性。压缩感知具有低采样率、低编码端复杂度、低硬件要求和高视频重建质量等特点,随着人们对超宽带无线传感器网络视频通信的需求,它必将在未来的无线视频领域中展现出其优势。本文针对目前压缩感知重构算法存在的缺陷与不足,结合基于平滑0范数的压缩感知重构算法SL0算法,通过对SL0算法的0范数逼近函数、迭代搜索方向、迭代搜索方法以及循环终止条件等进行改进,提出了一种更加高效的压缩感知重构算法。改进算法提高了重构质量并降低了重构耗时,对于各类视频序列具有普遍的适应性。通过分析现有的分布式视频编码模型以及分布式压缩感知视频编码模型的不足,提出了一种新的分布式压缩感知视频编解码模型。其编码端采用差分编码模型,解码端采用联合解码模型。模型最大程度的降低了编码端的复杂度和功耗,将大量的存储运算转移到了解码端,所提模型具有高效的编解码能力以及很强的抗信道干扰能力。最后为了解决压缩感知视频编码存在的帧间冗余和帧内冗余问题,提高系统的稳定性以及鲁棒性,提出了一种自适应压缩感知视频编码模型。通过采样率控制器和自适应校验模块两个子系统,有效地提高了视频编码效率,降低了传输过程中产生的比特误码率。同时提出了一种基于压缩感知的信道估计方法并通过实验验证了所提方法的有效性。