基于稀疏多带信号的压缩采样技术研究

发布时间：2017-06-25 06:03

  本文关键词：基于稀疏多带信号的压缩采样技术研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：在3 GHz以下无线电频段资源越来越拥挤的情况下,用户逐渐倾向于向高频发射窄带信号。在宽频域范围内,在同一时间通常有多个用户的信号存在,若单纯地依靠Nyquist采样方法采集处理信号,会面临高采样率芯片选择、数字端存储压力过大等难题。在数字资源受限的情况下,如何选择合适的采样技术,降低模拟端和数字端的采样率,高效地检测、收发宽频带信号在通信中至关重要。本文分别根据两种应用场景,展开了以下研究：针对空间射频单带信号接收压缩存储,并能低失真恢复的问题。采用本振扫描搜索方法确定信号中心频率,并将信号下变频至近零频的位置。对下变频后的带通信号采用先采样后压缩的形式。在模拟端依据Nyquist采样定理高速率采样信号,在数字端根据带通采样定理,制定了抽取压缩、插值恢复的方案。依据方案编写了Verilog程序,在FPGA中对程序进行了测试。测试结果表明,方案能实现对带通信号的降采样存储,相对于原信号采样率,存储空间降低了66.7%,并能低失真恢复。对于稀疏多带信号检测恢复问题,采用基于压缩感知的调制宽带转换器(Modulated Wideband Converter, MWC)结构,将压缩和采样两步融为一体,解决了模拟端采样率过高的问题。针对MWC基本结构通道数多,扩展结构单通道采样率高,数字端计算复杂的问题,提出了基于MWC的正交变频降采样结构。通过将MWC扩展结构的数字频移部分提前到模拟前端,并保持MWC基本结构的单通道采样率,实现减少硬件通道数,降低数字端复杂度的优势。本文通过理论证明,正交变频降采样结构和MWC扩展结构在数学和物理含义上是等价的。仿真结果表明,在无噪声环境下,正交变频降采样结构和MWC的两种结构性能相当。在高斯白噪声环境下,正交变频降采样结构有更好的抗噪性能。针对1-bit CS算法在MWC结构中恢复信号支撑集时,所需观测通道数较多,提升了硬件复杂度的问题,提出了应用于多测量向量问题且具有组稀疏特性的二进制迭代硬阈值lp范数算法(MMV-Group Binary Iterative Hard Thresholding/p, M-GBIHT/P)。利用组稀疏特性,将相邻两个位置看成一组元素,通过求解最大组替代求解最大值的办法,找出信号支撑集。仿真结果表明,提出的算法相比较已有的同步二进制迭代硬阈值l2范数算法(Simultaneous Binary Iterative Hard Thresholding l2, SBIHT/2)能获取更高的重构概率,尤其在低信噪比的条件下体现了很好的鲁棒性。
【关键词】：宽带稀疏信号 亚奈奎斯特采样 调制宽带转换器 1-bit压缩感知 二进制迭代硬阈值
【学位授予单位】：中国科学技术大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN911.7
【目录】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-13
• 第1章 绪论13-29
• 1.1 研究背景和意义13-14
• 1.2 国内外研究现状14-26
• 1.2.1 信号亚奈奎斯特采样研究现状14-20
• 1.2.2 基于MWC结构的亚奈奎斯采样技术20-26
• 1.3 论文的主要工作内容26-27
• 1.4 论文的组织结构27-29
• 第2章 带通信号的降采样FPGA实现29-41
• 2.1 引言29
• 2.2 连续时间带通信号的采样29-32
• 2.2.1 带通信号模型29-30
• 2.2.2 带通采样定理30-32
• 2.3 离散信号的采样与插值32-34
• 2.3.1 离散信号的采样——M倍抽取32-33
• 2.3.2 离散信号的插值——L倍内插33-34
• 2.4 带通信号的降采样FPGA实现34-38
• 2.4.1 带通信号抽取、内插频谱分析34-35
• 2.4.2 FPGA硬件实现及结果35-38
• 2.5 本章小结38-41
• 第3章 基于MWC的正交变频降采样结构研究41-59
• 3.1 引言41
• 3.2 MWC扩展结构41-45
• 3.2.1 结构模型41-42
• 3.2.2 频域分析42-45
• 3.3 正交变频降采样结构45-51
• 3.3.1 结构模型45-46
• 3.3.2 频域分析46-48
• 3.3.3 测量矩阵A的构建48-50
• 3.3.4 等价性分析50-51
• 3.4 仿真实验及结果分析51-57
• 3.4.1 无噪声环境下三种结构性能比较52-54
• 3.4.2 高斯噪声环境下三种结构性能比较54-57
• 3.5 本章小结57-59
• 第4章 基于MWC的1-bit CS算法重构59-71
• 4.1 引言59
• 4.2 1-bit CS基本理论59-61
• 4.2.1 1-bit CS观测模型59-60
• 4.2.2 1-bit CS一致性重构60-61
• 4.3 基于组稀疏特性的二进制迭代硬阈值算法61-67
• 4.3.1 BIHT算法基本理论61-63
• 4.3.2 基于MWV问题的M-BIHT算法和SBIHTl_2算法63-64
• 4.3.3 M-GBIHTl_p算法64-67
• 4.4 仿真实验及结果分析67-69
• 4.5 本章小结69-71
• 第5章 结束语71-75
• 5.1 论文工作总结71-72
• 5.2 后续工作展望72-75
• 参考文献75-81
• 致谢81-83
• 在读期间发表的学术论文及参与的科研工作83

【参考文献】

中国博士学位论文全文数据库 前3条

1 张京超;稀疏多频带信号压缩采样方法研究[D];哈尔滨工业大学;2014年

2 盖建新;基于MWC的稀疏宽带信号亚奈奎斯特采样技术研究[D];哈尔滨工业大学;2013年

3 陆阳;宽带频谱压缩感知关键技术研究[D];北京邮电大学;2012年

中国硕士学位论文全文数据库 前1条

1 杨柳;1-Bit压缩感知技术研究[D];哈尔滨工业大学;2014年

  本文关键词：基于稀疏多带信号的压缩采样技术研究，，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：480989