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针对航天器结构健康监测(structural health monitoring,SHM)面临的数据传输和存储量过大问题,提出一种基于半张量积压缩感知(semi-tensor product compressed sensing,STP-CS)的形变数据重构方法。该方法基于形变数据的稀疏性,利用降维的随机高斯矩阵对形变数据进行压缩采样。为了验证该方案的可行性,实验研究了不同的观测矩阵维数与重构性能的关系。结果表明:采用该方法对形变信号进行随机采样,当观测矩阵存储空间减少到传统压缩感知(compressed