火炮等武器在发射时产生的冲击波会损伤人体器官并损毁周边设备,准确测量冲击波信号可为评价武器性能和评估毁伤提供重要参考依据。现阶段在冲击波信号的采集过程中面临两个主要问题:首先,由于冲击波信号持续时间短且含有高频分量,系统为保证采集信息完整需持续以高采样率进行采集,使得采集的冗余数据过多,从而导致系统存储空间浪费以及传输带宽压力增大;其次,系统中传感器由于制作工艺的限制,其工作带宽有限,在实际测试时无法覆盖冲击波信号的全部频率分量,导致测得的冲击波信号在传感器谐振频率附近引入谐振噪声,严重影响测试精度。为了解决上述在冲击波测试系统中存在的问题,本文对压缩感知理论及其关键技术进行深入研究,从而提出了基于压缩感知的冲击波去噪重构算法。本文的主要研究内容如下:对冲击波信号的稀疏表示及观测矩阵优化方法展开了深入研究与分析。首先对冲击波信号进行稀疏性分析,验证将压缩感知理论应用于冲击波信号测试的可行性;然后提出一种观测矩阵优化方法对随机观测矩阵进行优化,通过减小Gram矩阵中的非对角线元素的值从而减小随机观测矩阵和稀疏变换矩阵之间的相关性,再结合QR分解法提高随机观测矩阵列向量间的线性独立性,进一步减小测试信号的重构误差。对贪婪迭代算法及其改进去噪重构算法展开了深入研究与分析。本文设计了一种正则化处理策略并将其引入贪婪迭代算法进行改进,利用贪婪迭代算法得到信号在每次迭代下的最优估计,再以支撑集原子序号均值设定阈值,对大于阈值部分的原子进行阈值处理来调整稀疏系数,最终输出去除谐振噪声后的信号。分别以激波管测试信号和实测冲击波信号作为实验信号验证算法性能,实验结果表明,测试信号经过本文算法重构后信噪比得到明显提升,该方法能够有效抑制测试时引入的谐振噪声。本文提出的改进方法性能优异,可适应信号实测环境,能够应用于冲击波测试系统进行数据实时处理,为压缩感知技术在冲击波信号测试领域的实际应用奠定了基础。