面对当今世界纷繁复杂的政治经济局势，在和平与发展这两个时代主题下，依然存在着诸多困扰人类社会的难题，核扩散就是其中之一。如何防范和控制核武器扩散(核军控核查或核裁军核查)，一直是国际社会关心的一个严峻课题。以252Cf源随机中子脉冲信号测量技术为代表的主动式核查技术，因其抗干扰能力强，对环境依赖小而备受青睐，而如何进一步提高其水平则一直为研究人员所关注。基于此，本文以国家自然科学基金《面向核军控核查的主动式多通道随机中子脉冲实时频谱分析应用基础研究》为依托，利用随机中子信号所具有的“稀疏性”，创新性地将压缩感知理论与252Cf源驱动核材料中子信号分析处理相结合，开展压缩感知框架下随机中子信号的重构、频谱识别与去噪算法研究，主要包括以下研究内容：①基于压缩感知的中子脉冲信号重构与频谱分析算法研究。依据中子诱发裂变原理和252Cf源驱动高速核信号测量系统的实际测量结果，三个通道的中子脉冲信号均为“0、1”结构，且具有明显的稀疏特征。本文运用压缩感知理论，构建随机高斯观测矩阵以提高稀疏性，通过对最小二乘算法中奇异值的判断以改变观测矩阵，设计优化的正交匹配追踪(OMP)算法，达到提高重构精度的目的。实验结果表明，本文重构算法重构效率达90%以上，重构误差极小，能够在稀疏条件下有效实现对原始信号的重构。进而，以上述重构中子信号为基础，对三通道信号的自/互相关函数、自/互功率谱密度比等时频域特征进行分析，得到一系列反应待测核材料性质的重要标签，为后续研究奠定基础。②压缩感知框架下随机核信号降噪方法研究。针对随机核信号在测量过程中受噪声干扰这一问题，本文将小波变换与压缩感知相结合，基于噪声在小波域并不稀疏且系数较小，无法利用压缩感知原理进行精确重构这一特性，通过对含噪核信号进行小波分解，并对高频系数利用观测矩阵处理和OMP算法重构，从而实现对信号的高精度重构和对噪声的去除。仿真结果表明，基于压缩感知的随机核信号去噪算法能够有效抑制噪声，峰值信噪比与均方误差等参数较原始信号均有较大提升。本文立足252Cf源驱动核材料中子信号的处理与分析技术，以压缩感知理论为出发点，利用中子信号的稀疏特征，面向中子信号重构、降噪等方面开展研究，并获得了一系列卓有成效的成果。上述研究对于探索新型中子信号采集与处理方式，进一步开拓高速核信号测量系统的应用领域，无疑具有重要理论意义和潜在的实用价值。