在现代通信领域中,宽带信号得到了越来越普遍的应用。就雷达系统而言,无论军事上还是民用上,都需要较高的距离分辨率,而距离分辨率又直接决定于信号带宽,这便使得雷达系统发射信号带宽越来越宽；而在接收端处理过程中,由于奈奎斯特采样定理的限制,回波信号的采样率要大于2倍的信号带宽,使得硬件实现越来越困难。考虑到上述问题,我们希望打破奈奎斯特定理的限制,找到一种不依赖于信号带宽的方法来处理回波信号,而压缩感知理论的提出便为这提供了可能。压缩感知理论是近几年流行起来的一个新方向,采用非自适应线性投影来保持信号的原始结构,可以用少量观测值提取信号中的有效信息,以远低于奈奎斯特频率对信号进行采样,通过数值最优化问题准确重构出原始信号。因此本文将压缩感知理论应用于雷达回波信号处理中,以降低资源消耗,提高雷达系统性能。本文的主要研究内容为将模拟域的连续雷达回波信号通过模拟信息转换结构直接进行压缩采样得到离散观测样值点,再利用重构算法进行重构得到稀疏系数,结合匹配滤波算法可知该稀疏系数即为匹配滤波输出,通过该输出中包含的回波信号的相位信息以及目标的散射系数信息对目标测量数据进行距离压缩,再利用保留的相位信息对方位进行压缩处理获得来波方向。这样不仅可以大大降低传输成本,而且基于压缩感知的匹配滤波算法既可以克服传统匹配滤波算法低信噪比情况下存在旁瓣干扰的缺点,还由于只需得到匹配滤波输出,受噪声干扰小,所以大大提高了整个系统的性能。但是由于结合压缩感知算法使得该雷达系统的距离分辨率降低,因此最后还讨论了基于压缩感知的协作MIMO雷达收发模型。该模型既能够快速收集各方位上的回波信号数据,又能够克服回波信号的距离压缩中存在的分辨率低的缺点。