在信息技术迅猛发展的浪潮下，无线通信对于数据传输发挥着越来越重要的作用。无线信道特征提取是无线信道传输特性估计与检测的前提，是破解信道多维复杂性、时变性的关键。而伴随着传输带宽的不断增大、频谱资源的日益紧缺，无线信道的传输特性受到很大的抑制，因此研究无线信道稀疏特征提取意义重大。
　　本文首先介绍了无线信道的传输特性和传统的信道特征提取方法，分析了传统方法的不足在于未能充分利用信道的稀疏特性，造成频谱效率低，算法准确度低。而压缩感知理论为解决这一难题提供了崭新的方案。
　　结合无线信道的本质特征和压缩感知的理论基础，本文找到了通过选取压缩感知测量矩阵来提升算法精度的新思路，确定了以信息熵理论作为优选判据的算法预判机制，提出了一种基于压缩感知测量矩阵优选的无线信道稀疏特征提取方法，旨在提升算法精度，缓解频谱压力。最后利用仿真软件对本文算法性能进行综合考察。
　　稀疏特征提取实验表明:算法可以准确提取到稀疏特征，满足较小的误差和实时要求。常规性能与统计特性测试表明:在信道参数变化和算法参数变化的情况下，信息熵判据有着较好的可靠性，能够自适应地选出最优测量矩阵，完成稀疏特征的准确提取。由此证明了本文算法的实时有效。