傅里叶望远术是一种将高分辨率的主动成像技术与合成孔径等多种技术结合在一起的干涉成像技术,因其在探测深空目标方面的卓越优势成为了当前对地球同步轨道目标高分辨率成像的首选技术。为了降低傅里叶望远术采集系统的复杂度,提高工作效率,本文提出了一种基于压缩感知理论的采样方法并设计了一个远程智能控制系统。　　本文针对压缩感知理论采样原理中三要素的构造,首先对傅里叶望远系统的回波信号进行稀疏性分析,选择合适的稀疏矩阵。其次,根据信号的稀疏特性构造测量矩阵,对回波信号进行降维测量,实现压缩采样。最后,根据稀疏矩阵和测量矩阵,构造一个适用于傅里叶望远术采集系统的恢复矩阵,该恢复矩阵能够快速高精度的重构出回波信号。通过计算机在MATLAB环境下对该方法的原理和过程进行了仿真和验证,结果表明,利用4％的测量样本与利用全部测量样本重构的回波信号相对误差不到1％,证实了该理论能够有效大幅度降低傅里叶望远镜数据采样、存储和传输压力,简化采集系统复杂度,对傅里叶望远镜更高分辨率成像有重要意义。　　设计了傅里叶望远术外场实验的远程智能控制系统,并在Lab VI EW平台上开发了相应的软件系统。首先该系统通过设计共享变量实现发射及接收端的信息通讯,完成数据的采集启动应答。其次设立单点采集及连续采集两种模式,实现了多次测量数据的自动采集存储功能;最后完成了两种滤波方式处理采集数据以抑制噪声,能够同时获取两组不同方式的数据结果,有效节省了采集时间,提高了采集效率。该系统已在实际外场实验中投入使用,使用结果显示其提高了数据采集效率,显著减少了工作量,同时避免了人工干涉可能引起的问题,对傅里叶望远术采集控制系统的设计具有很好的借鉴意义。　　研究结果验证了压缩感知理论在傅里叶望远术仿真环境下数据采集分析中的可行性和有效性。远程智能控制系统的实际应用证明其能够大大提高傅里叶望远术系统工作效率。