跳频信号的载波频率可依照具有一定规律的伪随机序列进行跳变,具有抗干扰、易组网、低截获等诸多优势,故而其在军用领域以及民用领域都得到了十分广泛的应用。传统的针对跳频信号的分析方式都是基于奈奎斯特采样定理的,但是随着通信技术的不断发展,跳频信号的带宽不断提高,跳频信号的分析处理遇到了瓶颈。与此同时一种面向稀疏信号的压缩感知理论横空出世,其可以远低于奈奎斯特采样速率的采样率对信号完成采样且可精确重构得到原始信号,为跳频信号的分析处理打开了一扇全新的大门。因此,本文主要基于压缩感知的相关理论对跳频信号进行分析,并设计实现了一个基于压缩感知理论的跳频信号参数提取系统。本文的主要研究内容如下:1.对跳频通信及压缩感知的基本原理进行了介绍。对比了常用的几种观测矩阵,并针对于不同的观测数目以及稀疏度的信号重构成功概率进行了论证分析。2.对压缩感知的数据采集方案进行了研究。对面向模拟稀疏信号的AIC结构以及面向多频带信号的MWC结构进行了细致的分析,鉴于硬件条件的局限,针对采集过程中所需求通道数目较多的情况提出了一种以降低各子信道以及其他数字处理过程中的采样率为代价来减少子信道数目的方案,引入了基于多相滤波结构的数字信道化结构。3.对压缩感知理论的信号重构算法进行了一定程度的研究。以MP、OMP算法为基础,分别提出了面向MMV问题的MPMMV和OMPMMV算法,考虑到工程实现的可行性,前者在硬件实现时更有优势。针对重构过程中初始残差的选取,论证了以观测值矩阵作为初始残差的可行性,实现了工程实现结构的简化。4.对基于压缩感知理论的跳频参数提取系统进行了设计与实现。完成了用于发送伪随机序列的高速收发器发送端的配置,并在FPGA上实现了多相滤波信道化结构以及压缩感知的重构过程,并结合项目硬件平台,对其进行了调试和验证。