被动毫米波成像利用目标场景的毫米波辐射能量分布进行成像,在遥感、战场侦察、导航盲降、场景监测、安全监测等领域拥有广阔的应用前景。由于毫米波器件及其他多方面的原因,被动毫米波成像系统在分辨率和实时性上的性能还有待进一步提高。压缩感知理论是最近几年信息领域类新兴的理论,其核心是突破传统奈奎斯特采样定律,采集少量数据,通过算法就可以准确或者高精度重构原始信号,基于这种思想,本文在原有被动毫米波成像研究基础上研究基于压缩感知理论的“单像素”毫米波被动成像基本成像原理和信号处理方法。论文主要内容如下:　　 (1)简要介绍了被动毫米波成像技术的基础理论,分析说明了目前几种常用的被动毫米波成像方法的基本原理及优缺点。结合压缩感知理论基本内容及理论特点,表明了“单像素”成像方法的研究意义。　　 (2)从信号的稀疏性、测量矩阵的分析设计以及信号重构三个方面论证被动毫米波“单像素”成像方法的可行性与其优势。并对“单像素”成像系统进行了简单的理论设计。　　 (3)以“单像素”成像方法为应用基础,研究选用重构性能较好的TVAL3算法。对比常用的正交匹配追踪(OMP)算法,包括算法理论基础和算法流程结构。对OMP算法和TVAL3算法进行编程实现,并进行仿真对比分析,实验论证TVAL3算法的优势。