压缩采样匹配追踪（CoSaMP）算法是一种有效的压缩感知重构算法，针对其每次迭代选择与去除原子的原则不同导致支撑集估计不够准确，提出一种压缩采样硬阈值追踪重构算法。该算法去除原子时结合硬阈值追踪（HTP）算法的思想，保证了选择与去除的标准一致，同时具有HTP和CoSaMP算法的优势，其理论保障每次迭代能更为精确地估计支撑集。实验结果表明，该算法的重构精度高于以上两种算法，与同类算法相比，该算法具有重构精度高、鲁棒性和抗噪能力强的特点。