本发明属于压缩感知重构技术领域，尤其涉及一种基于迭代加权最小均方误差的压缩感知重构方法，所述方法包括：对采样矩阵、初始权重和正则化系数进行参数初始化；根据迭代加权最小均方误差算法，重构压缩感知信号，获得原始恢复信号；根据原始恢复信号，更新正则化系数；根据本轮迭代和上轮迭代的原始恢复信号收敛程度，判断收敛程度是否满足阈值，获得最终恢复信号；通过对压缩感知的信号重建，有效解决传统信号重建算法时的精确度低的问题，保证了信号重建的精确度；还通过引入正则化系数及更新算法，减少迭代次数，提高迭代加权最小均方误差算法的收敛速度，解决传统迭代加权最小均方误差算法迭代次数过高导致计算成本高的问题。