穿墙雷达成像技术是利用电磁波可以穿透不透明介质的性能从而实现墙体背后的目标成像。穿墙雷达成像是一种新型的雷达成像技术,它不仅可以应用于反恐、作战等军事方面,还可以广泛应用于搜救、消防等民事方面。在穿墙雷达成像的过程中,会产生较大的数据量。近年来,压缩感知（Compressive Sensing,CS）的提出可以说是一种革命性突破,可以有效地减少数据采集量。基于压缩感知理论提出了两种穿墙雷达成像方法,本文主要的研究工作如下:1.介绍压缩感知的原理以及压缩感知三要素,并建立穿墙雷达回波模型。紧接着根据穿墙雷达回波模型计算双程延时。并深入研究穿墙雷达模型中字典矩阵和测量矩阵的构建方法,为后续的研究打下基础。2.介绍时域有限差分法（Finite-difference Time-domain Method,FDTD）的原理,详细说明基于FDTD的Gprmax正演模拟软件的用法,并通过Gprmax仿真软件建立穿墙雷达的场景,获得仿真的时域数据。3.针对传统的穿墙雷达稀疏成像算法重构过程内存和计算消耗巨大,提出了一种高效的稀疏成像重建方法,所提成像方法将谱投影梯度₁l范数（Spectral Projection Gradient L1 Norm,SPGL1）算法与非均匀快速傅里叶变换（Nonuniform Fast Fourier Transform,NUFFT）算法相结合实现成像重建。与传统的稀疏成像算法相比较,所提方法可以有效地降低计算机内存需求,同时提高成像重构的计算效率。4.传统穿墙雷达衍射层析（Diffraction Tomographic,DT）高分辨率成像重构需要较大的工作信号带宽和天线合成孔径,这样导致系统数据采集量较大,测量速度不快。针对上述问题,本文将压缩感知与衍射层析算法相结合,所提方法在系统频域数据采集量大大降低的情况下,仍可以保证目标成像重建结果的质量,大大提高了系统测量速度。