非凸非光滑分块优化问题广泛出现在实际应用中，如压缩感知，图像与信号处理，张量分解等。乘子交替方向法(ADMM)是求解凸分块问题的有效方法，但ADMM直接应用到非凸问题时，其收敛性不能保证。故研究非凸分块问题的收敛性有保证的ADMM改进算法具有重要的理论和应用价值。　　本文主要研究非凸非光滑分块优化问题的Bregman ADMM的算法构造与收敛性分析。具体内容如下:本文首先给出了目标函数带不可分结构的非凸非光滑三分块优化问题的一个Bregman ADMM，在效益函数满足Kurdyka-Lojasiewicz不等式且罚参数大于某个常数的条件下，分析了算法的收敛性。并将算法及收敛性结果推广至N(＞3)情形。其次，在BregmanADMM算法的基础上，引入线性化思想，提出了线性化Bregman ADMM并分析算法的收敛性。