压缩感知是一种新型的信号处理方法,它包含了“压缩”和“感知”两个核心成分,压缩指的是在信息采集的过程中充分利用信号的先验信息,在信息采集的同时实现信号压缩;感知则是通过少量的观测数据,结合高效率的稀疏信号复原算法,实现信号的无失真感知。在压缩感知当中,压缩重构算法是研究的重点内容。近似消息传递算法是一种复杂度低、重构性能好的压缩重构算法。超材料孔径成像技术是近年来新发展起来的一种实孔径微波成像技术,通过对超材料孔径谐振单元的设计和布局优化,使其在不同频率电磁波信号的激励下,产生随机变化的空间辐射场,对目标场景进行探测以此来获得场景的信息。在超材料孔径成像中,受限于各种因素,所能产生的测量模式数是非常有限的,因此超材料孔径雷达成像技术需要从少量观测值中实现对原始信号的复原。本文的主要研究内容包括超材料孔径雷达成像原理介绍、基于近似消息传递算法的超材料孔径雷达成像算法研究、近似消息传递算法的VLSI实现与优化。文章不对超材料孔径天线的具体设计仿真做过多的研究阐述,具体研究内容包含以下几个方面:（1）超材料孔径雷达成像原理:首先研究了超材料孔径天线随机辐射场的产生机理、搭建出了超材料孔径雷达成像模型、分析其成像测量方程;然后介绍了压缩感知基本理论与主流压缩重构算法,在此基础上介绍了近似消息传递（AMP）算法。（2）近似消息传递算法在超材料孔径雷达成像中的应用:介绍了AMP算法的复数域拓展形式复数近似消息传递（CAMP）算法的原理与推导过程、介绍了中值复数近似消息传递（MC-AMP）算法的原理以及其在雷达成像中的应用;介绍了向量近似消息传递（VAMP）算法的原理并将其与群稀疏信号重构理论相结合,推导出了复数向量近似消息传递（CVAMP）算法。通过搭建仿真环境对其进行性能分析验证,经过仿真验证得出结论,与MC-AMP算法相比,CVAMP算法迭代速度快、抗噪声能力强,适合用于超材料孔径雷达稀疏信号重构。（3）CVAMP算法在FPGA中的优化策略:对CVAMP算法进行计算复杂度分析,决定采用数据格式优化、并行展开优化、脉动阵列加速等优化加速方法对CVAMP算法进行加速,并设计出了并行流水、脉动阵列、预处理脉动阵列三种结构的复数矩阵乘法运算模块。通过FPGA仿真验证对三种复数矩阵乘法器进行性能评估,并行流水结构资源耗费最少,计算速度最慢;脉动阵列结构计算速度最快,资源利用最高;而相较于脉动阵列结构,预处理脉动阵列结构在节约25%DSP资源的前提下,计算速度却相差无几。由此得出结论,预处理脉动阵列复数矩阵乘法器是一种高效率、低开销的复数矩阵乘法器。（4）CVAMP算法在FPGA中快速实现方案设计:结合CVAMP算法的特点,设计了一种并行的快速实现架构,并介绍了其内部脉动阵列数据流控制、Cordic算法实现取模运算、软门限算法等重要模块的具体实现方法与仿真验证结果。最后对FPGA总体实现效果进行对比分析,得出结论,与Matlab运算相比,CVAMP的FPGA快速实现架构的计算效率提升了大约30倍。