近年来,关于稀疏频率估计的研究和应用引起了广泛的重视和关注,然而大的带宽使对宽带信号的采样难以满足奈奎斯特采样定理的要求。欠采样是解决两个瓶颈的途径之一。如何在欠采样的基础上对低信噪比稀疏信号的频率进行较高精度的估计,是本文研究的内容。本文针对欠采样率下的稀疏频率估计这一问题,首先论述了压缩采样思想,给出了压缩采样的基本原理和理论框架,分析了其在频率估计中的应用。论述了一种近年来较新的基于随机采样思想的快速傅里叶采样算法,该算法基于非均匀FFT的思想,只需对原始信号进行少数次相关随机采样,即能有效估计出原始信号的DFT变换,在提出了其理论分析的同时,进行了算法改进、计算仿真及算法分析;本文最后论述了采用中国余数定理实现欠采样的频率估计问题,分析并讨论了更加稳健的算法,在一定的边界条件下,该算法可以大大减少估计误差,在单个、多个信号的频率估计领域中均能应用。本文最后重点针对不完整相干脉冲串稀疏多普勒频率估计这一具体应用,采用上述三种估计算法进行了对比研究,进行了相关的计算机仿真和性能比较,进行了全文总结,指出了下一步研究的问题。本文提出的方法为雷达信号处理的DOA估计、SAR成像应用及多普勒解模糊等方面的应用提供了一个很好的思路和方法。