信道自适应技术是未来宽带无线通信中提高频谱效率的有效技术之一，其基本前提是接收端估计信道信息并反馈给发送端，发送端再根据信道情况选择传输模式。然而对于多用户系统，如果每个用户估计其瞬时信道质量并反馈给基站，过大的反馈开销有可能降低自适应传输系统的频谱效率，尤其是在自适应正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM)系统中，反馈开销将会随着子载波数急剧增加。因此研究信道质量信息的反馈压缩技术很有必要。　　 最近Donoho和Candes提出了压缩感知理论(Compressed Sensing， CS)。该理论利用原始信号或图像的稀疏性先验知识，通过合适的优化算法，可由少量的采样值或观测值来进行对原始信号的精确重建。本文在深入研究压缩感知理论机理的基础上，提出了一种信道质量信息(Channel Quality InformatioN, CQD反馈的新方法—-cS反馈压缩算法，并且具体采用了正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit， OMP)重构算法对自适应OFDM系统的CQI进行了反馈压缩研究。仿真结果表明，相对于3GPP提案提出的离散余弦变换(Discrete Cosine Transform，DCT)反馈压缩算法，CS反馈压缩算法不仅可以精确地重构所有子载波的CQI，而且反馈量也得到了进一步降低，并且当反馈量达到某特定值时，CS反馈压缩算法可以获得接近于子载波CQI全反馈的系统吞吐量。