压缩感知利用信号的稀疏性，无损地从低维测量信号中恢复高维度稀疏信号。然而，目前存在的测量矩阵中大多存在元素相关性高等问题，无法保证恢复效果的精确性，大大制约了它们的应用前景。针对此问题，通过引入切比雪夫混沌系统，提出一种基于采样列化的切比雪夫混沌感知测量矩阵（SC3M）。不同于经典的相对独立取值的构造方法，SC3M矩阵通过对切比雪夫混沌序列作采样列化及归一化处理等操作来确保矩阵的低列相关性，以优化重构效果；进一步，结合Johnson-Lindenstrauss引理严格证明了其满足约束等距特性（restrictedisometricproperty，RIP），给提出的测量矩阵的应用提供了扎实