基于压缩感知的宽带数字接收机研究

发布时间：2019-08-19 12:12

【摘要】：随着数字技术的发展以及数字信号处理算法的进步,信号的数字处理显得尤为重要。信号采样理论是信号从模拟转化为数字的关键,也逐渐成为信号处理过程中的关键步骤。在传统信号采样理论中,采样率与信号的频率以及带宽关系密切。但是随着信号频率或者带宽的增加,传统采样理论对采样率的要求逐渐提高,甚至已经成为信号采样的瓶颈问题。而且随着日趋复杂的电磁环境,数字接收机也面临着巨大的挑战。针对以上问题,本文通过对压缩感知理论的研究给出了一种新的解决方案,即利用信号的稀疏性,可以对信号进行低速采样,并且采样数据的个数得到了减少。本文的主要内容是研究压缩感知理论在宽带数字接收机设计中的应用,以及根据输入信号的特点设计了一种宽带数字接收机系统并做了在板测试。包括以下几个方面:1.给出了压缩感知的基础理论,包括信号的稀疏表示、压缩测量以及重构算法;总结了数字接收机的相关理论,主要包括传统采样理论、抽取、多相滤波。2.研究了压缩感知理论在模拟稀疏信号上的应用,讨论了基于LRS(Limited Random Sequence)随机序列解调的三种AIC(Analog-to-Information Converter)压缩采样结构,即:模拟信息转换器基本结构、并行压缩采样结构、分段式压缩采样结构。对这三种结构分别进行功能仿真和性能仿真对比,结果说明了三种结构在模拟信号压缩采样上的有效性以及良好的抗干扰性。3.在FPGA中实现了模拟信息转换器基本结构的整体过程并进行了仿真和在板测试。得到的压缩测量值与MATLAB中测量值的对比结果证明了压缩采样结构在硬件上的实现可能性。4.研究了压缩感知理论中的重构算法。首先给出了MP(Matching Pursuits)算法(匹配追踪算法)和OMP(Orthogonal Matching Pursuit)算法(正交匹配追踪算法)二者的优劣。通过对OMP算法的重构性能仿真,研究了重构成功率与稀疏信号的稀疏度、压缩测量值个数和输入信号信噪比之间的关系。最后对OMP算法在DSP中进行了实现并验证了DSP中实现OMP算法的正确性。5.给出了宽带数字接收机的一种设计方案,用于分析DSP中得到的重构信号的频谱信息。并对系统进行了在板测试,测试结果说明了系统功能的正确性。
【图文】：

分段式,多通道,测量矩阵

个结构的测量矩阵，即 P，是由 LRS 序列：0 1 10 0 01 1 1[ , , , ][ ( ), ( ), , ( )][0], [1], , [ 1][0], [1], , [ 1][0], [1], , [ 1]TTc c cMc c cc c ccM cM cMM NPp t p t p tp p p Np p p Np p p N 0 1 M -1P P P缩采样到了多通道并行压缩采样结构，从实现成本考工作频率又与通道数成反比，这样就需要寻，从实现成本入手，对 3.3 节中的多通道并行式并行压缩采样方法，其结构框图如图 3-3 所 clTdt ct nT1 1 1y [1], y [2], , y [ L]

序列发生器,混频器,模拟信息,硕士学位论文

电子科技大学硕士学位论文期内都是保持不变的。这样在混频器中拟信号只会被保留下来有限个数据，且不变的，所以，整个模拟信息转换器基电路实现，二者在效果上是等效的。元素‘1’的位置是随机的，但在FPGA中实TLAB来产生这种随机性，，并得到LRS序FPGA中的ROM中供混频器读取使用。L
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TN858

【参考文献】