基于Gabor空间的未知调频率LFM信号压缩采样与重构

针对现有压缩采样系统在宽带线性调频信号压缩采样过程中存的采样系统不适用、调制信息依赖等问题,提出了一种基于Gabor空间的线性调频信号压缩采样与重构方法,在未知调频率的条件下,实现了线性调频信号的压缩采样与有效重构。首先,结合压缩感知以及平移不变空间理论,设计了基于Gabor空间的压缩采样系统,分析了压缩采样系统组成部分以及工作原理。然后,利用信号在Gabor空间的稀疏性,建立了Gabor系数的压缩重构模型,并在充分考虑噪声、失配的条件下,分析了原始信号重构误差上界。最后,通过数值仿真实验,验证了所提方法的有效性,实验结果表明,基于Gabor空间的压缩采样系统具有采样频率低,采样点数少,以及工作稳定性高等优点。      

基于MWC压缩采样宽带接收机的雷达信号脉内调制识别

针对传统宽带数字接收机在接收宽带雷达信号时产生的跨信道问题,以及低截获概率(LPI)雷达信号脉内调制盲识别问题,该文提出一种基于调制宽带转换器(MWC)离散压缩采样的新型宽带数字接收机结构对宽带雷达信号进行截获和识别。该结构采用伪随机序列将接收信号混频至基带和其他子带内,经低通滤波、降速采样获得基带压缩采样信号,解决了跨信道信号问题;又提出一种基于短时傅里叶变换(STFT)和频谱能量聚焦率检验的识别算法。首先检验STFT频谱带宽并进行调相和调频信号粗识别,然后检验压缩采样信号频谱能量聚焦率并进行具体的信号脉内调制识别。仿真结果证明了该新型接收机结构和该识别算法在低信噪比下的有效性。     

宽带直扩信号的随机解调压缩采样方法

为了有效解决扩频测控通信系统宽带化带来的高速采样压力和高数据率问题,提出了基于压缩感知的直扩信号随机解调压缩采样方法。通过对模拟信号压缩采样原理进行研究,深入分析和推导随机解调采样原理及其数学模型,提出了基于压缩感知的直扩信号采集系统构架,并对压缩比取值影响因素进行了分析;给出了随机解调压缩采样系统硬件实现方案,并对其可行性进行了分析;最后对所提出的直扩信号压缩采样方法的性能进行了仿真分析。仿真结果表明,压缩采样系统可以实现直扩信号的压缩采样处理,并能够高精度重构原信号,但重构信号的解调门限会随压缩比增大而相应提高,这是采样率降低所需付出的代价。压缩采样为宽带直扩测控通信系统提供了一种高效的模数转换和同步解调处理思路。     

混沌调制模信转换实验研究

混沌压缩感知是一种采用混沌系统实现随机测量,利用稀疏正则非线性最优化技术实现信号重构的非线性压缩感知理论;具有实现结构简单,测量数据保密性强等特点。混沌调制是一种基于混沌压缩感知理论的模拟信息转换方法,该方法将待采样信号调制到混沌系统的参数上,通过低速采样混沌系统状态输出实现压缩采样。本文设计了一个基于Lorenz系统的混沌调制实验系统,测试了实验系统对不同稀疏度的频率稀疏信号的重构性能,实验结果验证了混沌调制模信转换的可实现性。      

混沌模拟信息转换——基于多射法的稀疏信号重构

混沌压缩采样是应用混沌系统实现非线性测量的压缩采样理论。该文研究模拟信号的混沌压缩采样-混沌模拟信息转换。该转换通过稀疏信号激励混沌系统,低速采样系统输出实现;信号重构则以混沌系统参数估计理论为基础,通过稀疏正则化的非线性最小二乘问题进行求解。该文将多射法(MS)与迭代再加权非线性最小二乘算法(IRNLS)结合,给出混沌模拟信息转换的MS-IRNLS信号重构算法。文中以Lorenz系统为例,仿真验证了MS-IRNLS算法的重构性能,结果表明方法的有效性。     

采用确定性测量矩阵的宽带压缩采样的研究

在对宽带信号进行处理的过程中,常运用压缩感知的理论来获得有效的信息。而在实践压缩感知理论的压缩采样的结构中,调制宽带转换器的采样结构更加适合用于处理宽频带信号。文中研究了调制宽带转换器的压缩采样原理,也介绍了随机测量矩阵和确定性测量矩阵。分别将随机矩阵和确定性矩阵作为该调制宽带转换器的测量矩阵,对比分析了该采样结构的重构性能。研究了在确定性测量矩阵的基础上,该采样结构在折叠和非折叠条件下的信号重构性能,同时,也对系统的通道数目对性能重构和信噪比的影响进行了补充分析。     

基于OMP算法的宽带频谱感知

频谱感知是认知无线电的一项关键技术,其能够检测出未被主用户占用的频谱空穴供次用户接入使用,提高频谱利用率.宽带频谱感知要求对数GHz 的带宽进行检测,过高的采样速率、大的数据量对现有的硬件设备提出了巨大的挑战.本文利用宽带频谱的稀疏性提出一种基于OMP算法的宽带频谱感知方法.该方法利用MWC采样实现对宽带模拟信号直接压缩采样;利用自相关矩阵对称分解特性和主用户信号独立性,得到有限维压缩采样信号模型,利用AIC/MDL准则估计稀疏度作为OMP算法迭代停止的条件,大大减少了算法复杂度;该方法不需要重构接收信号的PSD,直接在时域根据低速率采样信号,检测被占用信道.仿真结果表明,当带内信噪比大于9dB时,频谱检测概率高于90％.     

基于多通道随机解调系统的多带信号性能分析

本文根据多带信号块结构稀疏特性提出了一种多通道随机解调(multi-channel random demodul-ator,MCRD)结构的压缩采样系统。在该系统中,每个通道首先将模拟多带信号与随机序列相乘,然后通过积分器,再以低于信号两倍带宽的频率采样,得到多带信号的观测值。仿真结果表明,利用正交匹配追踪算法可以从MCRD的欠奈奎斯特样本重构原始信号。相对于MWC系统来说,MCRD系统的压缩率越高,转化率对系统的影响就越大,选择适当的转化率可以提高系统的性能,同时降低系统的复杂性。     

多通道混沌调制模拟-信息转换

为了降低混沌调制中采样通道的采样速率,该文提出一种多通道混沌调制模拟-信息转换结构。该结构通过采样参数调制混沌系统的多个状态输出作为压缩测量,可实现在总采样速率不变的情况下降低每个采样通道的采样速率。与混沌调制相比,多通道混沌调制增加了低速采样单元的个数,但显著提高了高稀疏度信号的重构性能。基于混沌脉冲同步理论,该文给出了多通道混沌调制结构的信号可重构条件与被采样状态变量选择方法。以Lorenz系统为例,仿真验证了多通道混沌调制结构的有效性。     

DPSS基下多带流信号的恢复

压缩感知技术是近年来信号处理领域最热门的技术。传统的压缩感知理论并未考虑到稀疏信号本身可能具有的某种结构,块稀疏就是其中的一种。本文针对压缩感知的多带块稀疏流信号,将稀疏信号重构算法与调制的DPSS（Discrete Prolate Spheroidal Sequence ）基扩展相结合,建立了多带块稀疏模型,并利用压缩感知AIC结构,在远低于奈奎斯特速率下对多带宽模拟信号进行采样。结合压缩感知获得的观测方程和利用前后窗内信号的相关性建立的信号状态转移方程,采用降阶的卡尔曼滤波算法恢复原始信号。相对于傅里叶基扩展,DPSS基扩展在降低采样结构复杂度的同时,克服了频谱泄露的问题。仿真结果表明,多带信号在DPSS基下的恢复性能优于多带信号在FFT基下的重构。      

基于压缩采样结构的盲多带信号预失真模型

针对在支撑集未知的情况下重构多频带信号的问题,本文提出了一种基于压缩采样结构的盲多带信号预失真模型,即将多频输出信号视为单个宽带信号,经下变频和低通滤波器处理后,送入A-MWC (Alternate Modulated Wideband Converter)结构进行盲压缩采样,而后通过基于随机支撑挑选的变步长稀疏度自适...     

基于块稀疏贝叶斯学习的雷达目标压缩感知(英文)

高速采样和传输是目前雷达系统面临的一个重要挑战。针对这一问题,该文提出一种利用信号块结构特性的雷达目标压缩感知方法。该方法采用一个简单的测量矩阵对信号进行采样,然后运用块稀疏贝叶斯学习算法恢复信号。经典的块稀疏贝叶斯学习算法适用于实信号,该文将其扩为可直接处理雷达信号的复数域稀疏贝叶斯算法。相对于现有压缩感知方法,该方法不仅具有更好的信号重构精度和鲁棒性,更重要的是其压缩测量矩阵形式简单、易于硬件实现。数值仿真实验结果验证了该方法的有效性。      

一种通用数字中频正交扩频调制器的实现

提出了一种适应于宽带扩频通信系统的数字中频调制的实现方案,它基于正交调制、DDS、数字上变频和数字内插等技术,采用通用硬件平台,可以生成多种中频调制信号,可广泛用于数字化扩频通信电台、宽带CDMA、软件无线电、遥控遥测等通信系统中。     

基于OMP的非合作宽带脉冲压缩雷达信号的压缩感知研究

压缩感知技术可以用来实现对非合作宽带信号的欠采样快速处理。宽带脉冲压缩雷达能够有效解决雷达探测距离和距离分辨力的矛盾,在探测领域得到了广泛应用,为实现对非合作宽带脉冲压缩雷达信号的快速欠采样接收处理,本文首先开展了信号稀疏分解与重构算法研究,通过对贪婪算法、凸松弛类算法、组合类算法三大算法进行对比分析,选用了运行速度快且重构精度高的正交匹配追踪(OMP)算法针对非合作宽带脉冲压缩雷达信号进行压缩感知仿真分析。仿真结果表明:在一定信噪比条件下,OMP算法完全能够实现对非合作宽带脉冲压缩雷达信号的欠采样和信号重构,从而实现了对非合作宽带雷达信号的欠采样处理,为处理非合作超宽带雷达信号提供了很好的理论指导。     

Model-Based Multichannel Compressive Sampling with Ultra-Low Sampling Rate

The emerging compressive sampling (CS) theory makes processing ultra-wide-band (UWB) signal at a low sampling rate possible if the underlying signal has a sparse representation in a certain basis. The feasibility of model based compressive sampling for ultra-wide-band (UWB) signal is investigated. In this paper, a multichannel compressive sampling architecture is developed to capture UWB signal at a rate much lower than Nyquist rate. The proposed framework considers sub-Nyquist sampling stream of delayed and weighted versions of a known signal with finite support in time domain. A basis function is constructed to realize sparse signal representation. To reduce the hardware cost, a segmented architecture is suggested. In addition, a joint signal recovery algorithm is presented. Experimental results indicate that, with this system, a UWB signal sampled at about 4% of Nyquist rate still can be recovered with overwhelming probability.     

光子辅助压缩感知技术关键问题研究

为了保证光子辅助压缩感知系统在获取宽带信号的过程中,测量矩阵保持零均值,采用基于马赫-曾德尔调制器的并行结构,以实现待处理信号与零均值随机序列的混频;同时采用数字域后补偿的方式,改善了强度调制器非线性对系统恢复效果的负面影响,在一定范围内提升了系统的恢复效果。结果表明,改进后的光子辅助压缩感知结构在获取宽带射频稀疏信号时,具有更好的恢复效果。     

动态稀疏频谱的自适应压缩感知与跟踪算法研究

在宽带频谱感知、通信侦察等应用中信号稀疏度往往是动态变化的。首先证明了重构误差随压缩比的增加单调减小,在此基础上,提出了一种压缩比随频谱稀疏度自适应调整的压缩采样新算法。新算法由压缩采样与压缩比自适应调整两部分组成,其中,压缩采样部分用于恢复原信号,并估计恢复信号与原信号之间的误差;压缩比自适应部分根据误差与压缩比之间的近似线性函数关系,自适应调整下一时刻的压缩比。计算机仿真结果表明:新算法能够以近似“最优”的压缩比对稀疏度慢变的频谱进行有效感知,并跟踪频谱稀疏度的变化;与传统压缩采样方法相比,在保证频谱感知精度的前提下,新算法能够总体上进一步显著降低采样速率。      

基于压缩感知的弹道导弹微多普勒提取方法

利用微多普勒识别弹道目标的关键是宽带雷达回波信号的微多普勒提取。宽带雷达回波信号的高速采样对硬件和算法提出了更高的要求。将压缩感知方法应用到宽带雷达回波信号的微多普勒提取中,并给出了弹道导弹目标的微多普勒计算公式和利用压缩感知重构弹道导弹微多普勒的方法。在低采样频率下利用压缩感知理论从回波信号中提取的微多普勒,与在高采样频率下利用Gabor变换提取的微多普勒是一致的,这表明利用压缩感知理论以低频率采样弹道导弹回波信号,提取微多普勒,降低工程实现难度的方法是可行的、有效的。