压缩感知是近年来国内外都十分热门的一个研究课题,在通信学科的很多方面引起的广泛的关注。对于雷达来说,要想有较强的距离分辨率则其信号带宽往往是较大的,而大的信号带宽势必会导致雷达系统面临超大数据量的存储和处理等问题。而压缩感知理论的提出恰好迎合了雷达在数据压缩方面的需求。本文就压缩感知理论在雷达图像的压缩和重构领域的应用展开了研究。具体的工作有如下几点。1)首先详细讨论了压缩感知的基本理论和其中涉及到的一些数学基础；其中重点分析了压缩感知理论三要素：稀疏基、观测矩阵和信号重构算法。2)就压缩感知理论在压缩和重构真实雷达图像时的性能进行了较详细地仿真实验分析,在压缩感知理论三要素的选择上分别通过仿真实验比较确定了综合性能优异且最适合运用于雷达图像压缩重构处理的稀疏基(离散小波基)、观测矩阵(高斯随机矩阵)和信号重构算法(正交匹配追踪算法)。离散小波基、高斯随机矩阵和正交匹配追踪算法的组合使用较其他选择,无论在重构精度还是重构计算效率上都具有明显的优势。3)将压缩感知处理方法用C语言进行了软件编程实现,程序涵盖了完整的雷达图像的稀疏、压缩和重构过程,所采用的稀疏基、观测矩阵和重构算法均是由论文仿真实验筛选得出；此外,为了实现工程应用,设计出了一个基于DSP的雷达图像压缩重构显示系统,并用F2812开发板进行了部分关键性的技术验证；该系统包括数据传输模块、图像压缩重构模块和图像显示模块等。并且,在数据传输模块,根据雷达图像数据和串口传输的特性设计了一套数据“编码”、“解码”规则。文章实验结果表明,利用压缩感知理论压缩重构雷达图像,当所选稀疏基、观测矩阵和重构算法适当时具有精度高且重构速度快的优点；因此,压缩感知理论在雷达图像的压缩重构方面的应用是可行并具有很大潜力的。