水下噪声对水声目标探测、船舶工程和海洋研究都有重要作用,水声辐射噪声信号作为被动声纳探测的目标信号,一直都是研究的重点。但现有采集技术下获取的数据量很大,不利于在有限带宽的水声信道下传输,近年来出现了一种名为压缩感知的数据采集新技术,只需采集较少数据量就能恢复出原始信号。本文将压缩感知应用于水声辐射噪声信号,研究其在时延估计和DEMON谱分析中的适用性。　　 首先介绍了课题的研究背景及意义,并对压缩感知在各方面包括水声学中的研究现状作了简单概括；接着按压缩感知三要素,即信号稀疏性、测量矩阵和恢复算法,对其原理进行了详细阐述,构造了一种新的测量矩阵并分析了它和其它常用测量矩阵的性能；然后分别研究了压缩感知在摩托艇和货船两种螺旋桨信号下的时延估计,通过高斯矩阵、伯努利矩阵、稀疏矩阵、Toeplitz矩阵和确定性矩阵对时域信号进行采样,选取了离散余弦基、小波基和傅里叶变换基作为重构时的信号稀疏基,比较了在不同矩阵、不同稀疏基和3种恢复算法(正交匹配追踪算法、梯度算法和基追踪算法)下所能达到的最大信号压缩比；再将压缩感知应用于渔船螺旋桨信号的DEMON谱分析研究中,同样通过选取上述5种测量矩阵和3种恢复算法,分析了在不同信号分段长度下所能达到的最大信号压缩比；最后总结了全文内容并对以后的工作进行了展望。