探地雷达通过发射电磁波对媒介中的目标进行探测，通过目标的反射和散射来实现浅表层目标的成像。传统的探地雷达成像算法为了实现高分辨率图像成像效果，需要满足奈奎斯特采样定理，要求对探测目标区域进行高概率的采样，获取成像时所需要的数据，当探测目标空间区域很大时，探地雷达的数据系统必须进行多孔径高密集度的采集信号，这样会导致采集的数据占用较大的存储空间，降低数据处理速度，而且使采集数据的时间也特别的长。压缩感知理论指出：当原始信号可稀疏表示时，利用很少的测量值可以通过最优化的方法完全重构目标图像。为了克服当前探地雷达成像系统的以上缺点，本文在分析了探地雷达常规成像算法和压缩感知理论的基础上，设计了更加有效的成像算法。　　 由于探地雷达探测空间区域的点散射目标具有稀疏特性的特点，本文提出了基于压缩感知理论的探地雷达成像算法。文章首先选用无载频脉冲信号作为发射信号，研究了发射波在不同介质中的传播特性，利用收发分置的天线系统在压缩感知理论的基础上构建探地雷达数据字典，建立其成像模型；其次在研究了不同测量矩阵的基础上，对接收到的回波信号进行线性投影，并使用求L1最小化范数的最优化算法重构原始目标图像。最后通过使用不同的测量矩阵和加入不同程度的噪声，分析了随机测量矩阵和噪声信号对压缩感知成像算法的影响。　　 通过和常规的探地雷达反投影成像算法以及最小二乘法做进一步的比较分析，压缩感知成像算法在某个孔径点对地下目标的反射信号进行数据获取，减少了数据量的采集，并且随机选取一部分孔径进行线性投影测量，即它采集少量的测量数据和使用少量的测量孔径就能获取到重构目标区域的信息。本文在同一目标模型下对上述算法利用MATLAB进行模拟仿真，其仿真结果验证了压缩感知探地雷达成像算法比传统的反投影成像算法需要的数据量少的多，有效的降低了探地雷达的采样频率，并且获得了较高质量的成像效果，成像出的图像目标旁瓣少，很好的抑制了噪声，并且具有一定的自适应性。