火炮等武器发射产生的冲击波会对操作人员、武器和周围设备产生恶劣影响。故准确测量炮口冲击波数据,可为计算炸药用量以及规划武器安放位置提供重要参考依据。冲击波信号持续时间短,有效信息时段在整体采集时段占比较小,且由于其含有高频分量,采集系统需维持较高采样率对其进行采集。持续的高采样率造成的冗余数据过多,使得数据处理和存储困难。由于冲击波信号有用信息分布集中,易于稀疏表示,符合压缩感知理论应用的先验条件,本文提出压缩感知冲击波信号采集技术,解决了高采样率需求和有限系统资源间的矛盾。针对压缩感知相关的主要技术:稀疏基、观测矩阵以及重建算法展开讨论。采用经典稀疏方法稀疏实测冲击波信号,总结稀疏基稀疏不同信号的适应度。通过仿真结果总结几种常用观测矩阵对冲击波信号的观测效果,提出一种基于平均化特征值分解与QR分解结合的优化方法,通过增大观测矩阵与稀疏基的非相关性以及减小观测矩阵列向量间相关性的方法来优化观测矩阵。将此优化方式应用在伯努利随机矩阵上,证明了该改进方法能够有效提高观测矩阵所得数据的重构精度。对于压缩感知重构算法部分,重点研究被广泛应用的贪婪算法,并针对重构效果最好的子空间追踪(SP)算法,基于其初始支撑原子集质量影响算法重构精度的特点,提出一种使用正交匹配追踪算法选择原子方式来构建初始支撑原子集的改进型SP算法。仿真结果证明,该优化方法在提高算法重建质量的同时,缩短了算法运行时间,算法运行效率提高约70%。本文以5psi、50psi两种量程的传感器冲击波实测信号作为目标数据,最终实验结果证明以压缩感知方式采集恢复数据,最终压缩比可达2~3倍。而采用优化后算法采集恢复数据,最终压缩比可达4倍,且信号重构精度和算法运行效率有所提升,满足工程实践中对测试结果精度以及测试设备效率要求较高的现状。