雷达利用发射的无线电波探测空间中的物体并确定其距离、方位角、仰角、速度等各项参数，广泛应用于导航、气象预报、地质测绘、军事等领域。雷达收集的所有信息都包含在雷达回波中，存储或传输回波数据需要大量的容量或带宽，节省存储容量或传输带宽是雷达回波数据压缩课题的核心任务。 本文首先介绍了匹配滤波理论和线性调频信号的性质，并采用匹配滤波方法对雷达回波预处理，以利于后续压缩处理过程提高压缩性能。然后，本文将统计编码、预测编码、变换编码、分析和综合编码等技术引入雷达领域。根据雷达回波的特性，分别采用了Huffman编码法，预测误差模型和LZW编码法，FFT、分频带均匀量化和Huffman编码的压缩算法，小波变换、子带均匀量化和LZW编码的压缩算法等四种算法，并给出了用这些算法对真实的地杂波雷达回波数据进行压缩的实验结果。在第五章中，作者对Huffman编码和LZW编码作了改进，这不仅可以在一定程度上提高压缩比，而且使它们更加灵活通用。本文运用信息论的有关理论，得出了雷达回波的无损压缩算法不可能获得高的压缩比的结论并且实验的结果也验证了结论是正确的。 另外，本文还详细地介绍了小波分析的原理和应用，小波分析具有多分辨率、品质因数恒定以及在时—频域内具有表征信号局部性质能力的特点，解决了经典傅里叶分析在处理非平稳信号方面存在的缺陷，适用于雷达回波等非平稳信号的处理。本文最后，权衡了文中各算法的利弊，提出了在允许一定失真的条件下，使用小波变换、子带均匀量化和LZW编码的压缩算法的建议。