某型雷达担负对空作战任务,能在第一时间发现我国领空中的侵犯之敌,给敌以毁灭性的打击。它具有精度测距和全天候工作的特征,可以在远或近距离,以及在光学和红外传感器不能穿透的条件下完成任务,还可以在黑暗、薄雾、浓雾、雨雪天气下工作。但是,雷达的回波环境中掺杂着各种随机的杂波和噪声,使微弱的回波信号不能准确从受干扰的回波环境中提取出来,增加了信号分析处理的难度。信号的稀疏分解在信号的分析与处理中具有非常重要的作用。例如信号压缩、信号识别、信号传输等,它是一种新的信号处理方法,使信号表达的更加简洁。但是信号的稀疏分解是一个典型的NP (Non-Deterministic Polynomial,非确定多项式)问题,计算复杂程度非常高。目前,信号的稀疏分解已经发展了多种算法,其中MP (matching pursuit,匹配追踪)算法是一种最常用的方法。MP算法是一种迭代算法,它虽然不能准确的还原信号,但可以近似表示信号。与其他稀疏分解算法相比,MP算法在逼近效果和计算复杂程度方面的优势更加明显,所以得到了更多的关注。基于MP的信号稀疏分解在信号检测、时域分析、数据压缩、图像修复等方面应用广泛,并且表现出良好的特性。本文首先对傅里叶和小波信号分解进行介绍,其次对信号稀疏分解进行介绍,然后介绍了MP算法的原理及其应用,针对军事条件下微弱信号在强噪声环境中的检测问题,提出基于mp的信号稀疏分解,从而提高了微弱信号的检测能力。