探地雷达（GPR）作为一种无损、高效、可视化程度高的地球物理方法,被应用于工程检测、地质灾害调查、考古等领域,已成为浅部地质结构精细探测的重要探测方法之一。电磁波在浅地表传播时易受地下复杂介质、路面施工障碍物、起伏地形、天线耦合及硬件性能等诸多因素影响,野外采集的GPR信号时常出现不完整现象,直接进行信号处理与成像会造成剖面精度和分辨率降低,难以有效识别目标体。凸集投影（POCS）算法作为一种重建携带地下介质特征信号的重要工具,能有效实现不规则与较大缺失比例信号的频率、振幅等波形信息重建,鉴于其原理简单且计算精度高,在图像与地震信号重建领域得到了广泛应用。为实现GPR信号的高精度重建,本文基于POCS理论及傅里叶（Fourier）稀疏变换条件,开发了缺失GPR信号重建算法,并成功应用于理论和实测GPR信号处理,此外,有效结合了逆时偏移成像对POCS算法的重建质量进行验证,主要研究内容及结论如下:1.首先,在压缩感知理论框架下,采用POCS推导了基于Fourier稀疏变换下缺失GPR信号重建的时间域迭代公式;其次,为提高重建精度与效率,设计了一种窗口阈值用于高效迭代更新Fourier系数;然后,利用Matlab编程软件编制了基于POCS相应的缺失GPR信号重建程序。2.为测试本文的基于POCS缺失GPR信号重建算法的正确性和有效性,将该算法应用于模拟信号中,并利用平均绝对误差（MAE）、信噪比（SNR）和峰值信噪比（PSNR）对窗口阈值模型、线性阈值模型及指数阈值模型在POCS中的重建效果进行对比,以验证窗口模型的优越性;在此基础上,将该算法应用于典型模拟信号中,同时通过MAE、SNR和PSNR指标对重建前后的质量进行定量分析,结果表明:本文利用的POCS算法能有效恢复完整信号的波形信息,且重建剖面与完整剖面十分吻合;同时,从缺失信号比例与迭代次数两个方面分析了影响POCS算法的相关因素;最后,将POCS算法应用于实测缺失GPR信号重建中,其结果精确地重建了地下目标体的波形特征。3.将重建后的GPR信号进行逆时偏移成像,通过MAE、SNR和PSNR指标对重建前后的逆时偏移结果进行定量分析,结果表明:利用POCS算法重建后的GPR信号反射波与绕射波能量准确收敛,其逆时偏移精度更高、分辨率更好,能更有效地指导后续资料解译。