雷达散射中心提取是雷达自动目标识别领域的重要基础性问题。散射中心提取的精度和效率直接影响着目标识别的精度和效率。因此,研究雷达目标散射中心提取技术成为目标识别等领域的重要问题之一。为了得到可靠的散射数据,本文采用了基于积分方程的数值方法求解电磁散射问题。同时,将信息论中的压缩感知技术应用于单站散射快速计算,为雷达散射中心提取提供高效,准确的散射数据。论文深入研究了组合激励方法,通过有限个组合激励入射的方法,有效地压缩了单站的入射角度个数,加速单站计算速度。多层快速多极子方法加速了迭代求解中的矩矢相乘,将复杂度从O(N2)降低到O(NlogN),而压缩感知技术可以通过有限个组合激励入射,通过得到的解重构出原始电磁散射问题的解。所以,采用多层快速多极子方法与压缩感知结合,使得电大目标多角度入射的单站问题得到了有效地解决。组合激励的方法可以降低单站的入射角度个数,为进一步降低压缩感知的复杂度,本文采用了特征基函数技术,减少了基函数数目,提升了计算效率。组合激励方法也成功用于特征基函数的构造,用以加速特征基函数的构造。论文还提出了将压缩感知与高阶矩量法相结合,来解决电大目标单站散射的快速计算。采用传统的RWG基函数,或是CRWG基函数,一般选取1/10波长至1/8波长,高阶矩量法是在大的剖分贴片上通过高阶矢量基函数模拟实际电流,最大的剖分尺寸可以达到RWG基函数剖分尺寸的3倍,从而大大降低未知量数目,再通过压缩感知技术降低单站的入射平面波的数目。这样,本文将压缩感知技术与高阶矩量法相结合,用以降低单站散射求解时间,提高电磁计算效率。最后,基于压缩感知技术与多层快速多极子方法相结合的方法,通过FFT成像算法实现了对典型雷达目标散射中心的快速提取。研究结果表明,本文方法在保证散射中心提取精度不下降的条件下,提升了提取效率。针对单频点加速问题,计算效率最高可以提高28%,有效地降低了计算时间。