为了降低信号重构算法的复杂度，实现对稀疏度未知信号的重构，提出了一种基于一次投影子空间追踪(OPSP)的信号重构方法。首先根据约束等距性质确定信号稀疏度的上下界，并将最接近上下界中值的整数作为稀疏度的估计值；然后在子空间追踪(SP)算法的框架下，去掉了迭代中观测向量在支撑集上的投影过程，降低了算法的复杂度。为了更准确地衡量算法的重构性能，提出用完整信号的重构概率作为衡量算法重构性能的指标。与传统的SP算法相比，所提算法可以重构稀疏度未知的信号，且重构时间短，重构概率高。仿真结果验证了该算法的有效性。
