基于信号的稀疏特征,利用压缩感知技术可以实现以较少的样本重构出原始信号,从而降低采样硬件的成本,同时也节省了因保存采样数据所需的大量内存空间。针对无线监测应用中无线信号的宽谱稀疏特点,在ADC采样率以及数据的存储控制受限条件下,采用压缩感知技术具有实际意义。论文研究具有宽带稀疏频谱的流信号压缩感知理论与实现问题,研究了基于AIC系统的自适应压缩感知信号重构算法,总结并对比了实现压缩感知的AIC[1]MWC[2]系统,并着重研究了基于MWC结构的压缩感知硬件实现。为克服AIC和MWC均需要高速混频的缺点,本文还对基于非混频方式的压缩感知系统进行了研究。本文的主要贡献如下:1.基于AIC采样模型中稀疏信号前后时间窗之间存在状态转移关系,利用卡尔曼滤波原理提出了相应的自适应压缩感知算法,针对信号稀疏度和噪声都未知的情况,给出了相应的重构算法,并通过计算机仿真结果评估了相应算法的收敛性能。2.基于 Analog 的 AD9361[3]Xilinx 的 FPGA 开发平台 ZC-706[4]搭建实现了宽带无线信号的高速远程数据采集系统,并实现了相关软件模块的编写。3.针对MWC模型的压缩感知技术,考察了相关的硬件设计,并提出了具体的实现方案。考虑到MWC架构中高速混频器的难点,论文从成本的角度研究了非混频方式的压缩感知系统的设计,并结合当前硬件水平,提出了一种经济型的压缩感知系统构建方案。