跳频(Frequency-Hopping,FH)通信具有良好的抗干扰、抗多径以及易组网等特点,在军用和民用通信领域有着广泛的应用。随着通信技术的发展,跳频信号呈现带宽增大,跳速增高的变化,导致了跳频信号的接收采样率提高、数据量变大等一系列问题。压缩感知(Compressive Sensing,CS)技术最突出的优势是能以远低于奈奎斯特采样速率采集并处理具有稀疏性的信号,并确保不损失信号中的信息,这为宽带跳频信号采集与处理问题提供新的解决思路。本文在研究压缩感知基本理论的基础上,分析介绍了宽带信号的稀疏表示、压缩采样过程、信号重构算法和模拟信息转换器(Analog-to-Information Converter,AIC),对跳频信号的稀疏性进行了分析,证明了将压缩感知理论应用到跳频信号捕获系统的可行性,并针对压缩域跳频信号检测与参数估计问题进行了重点研究,提出了一种基于压缩频率关联度特征的跳频信号检测算法(Compressed Sensing-FH Signal Detection,CS-FD)和一种基于压缩数字特征的宽带跳频信号参数盲估计算法(Compressed Sensing-Parameter Blind Estimation,CS-PBE)。最后,本文介绍了压缩域宽带跳频信号采样处理系统的设计与实现。本文创新点总结如下:1、针对复杂电磁环境条件(接收信号中混有定频、扫频以及短突发等干扰)下的跳频信号检测问题,设计一种基于压缩频率关联度特征的跳频信号检测算法。算法利用信号的压缩域频率特征,推导出跳频信号与其它干扰的特征差别,根据压缩频率关联度特征的不同来实现跳频信号的检测识别。算法直接基于信号的压缩采样值,可有效提高跳频信号检测的精度和时效性;2、针对混有高斯白噪声的跳频信号参数估计问题,利用跳频信号的频域稀疏性,提出一种基于压缩数字特征的宽带跳频信号参数盲估计算法。算法直接基于跳频信号的压缩采样值,在不完全重构原始信号的前提下,可以准确的估计出跳频信号频率跳变时刻及载频频率。算法运算量小,算法复杂度低,能够满足跳频信号的实时处理;3、设计和实现了基于双口RAM的FPGA与ARM的数据共享与交互协议、通过FPGA与高速数模转化器AD9739A的数据通信完成了宽带压缩感知测量波形的接收与发送,并通过FPGA控制采集卡实现了压缩采样值的实时采集。在此基础上,利用研发出来的基于压缩感知的宽带信号采样平台对实际跳频信号进行了压缩采样,针对获得的压缩采样值对基于压缩数字特征的宽带跳频信号参数盲估计算法进行了验证,结果表明算法切实有效。