基于联合平移不变空间的多频带信号压缩采样研究

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多频带信号是超宽带通信、感知无线电和频谱监测等领域中的一种常见信号形式,信号接收机采样获得多频带信号是这些领域的重要应用问题。传统获取多频带信号的方法需要已知信号的多个载频信息,但是实际应用中往往是分布在上GHz甚至几十GHz的频率范围内且频带的载频未知的盲多频带信号,传统方法就此失效。由于联合平移不变空间压缩采样(Compressed Sampling in Union of Shift-Invariant Spaces,CS-USI)模型可以为盲多频带信号提供实现欠Nyquist采样的多种潜在压缩采样前端,从而找到易于硬件实现的压缩采样前端。深入研究了CS-USI模型的原理,从Shannon采样的角度解释了用CS-USI模型对频谱进行“分割”的方法原理,并给出空间生成元的时域形式;根据实际需求定义了幅度谱信噪比的概念,用于衡量信号重构成功时其幅频特性的准确性。为了将多陪集压缩采样结构(Compressed Sampling of Multi-Coset,CSMC)纳入到CS-USI模型,论文从CS-USI模型的角度推导出CSMC的重构关系式,并从频域阐明了该采样结构工作过程的物理意义;扩展了CSMC采样函数的类型,并给出该类采样函数需要满足的条件。为了实验验证CSMC的可行性,在较低的频率范围内设计了一个CSMC实验验证平台,包括硬件和软件设计方案;理论分析了高频场合中系统误差对CSMC性能的具体影响,并提出估计误差的最小二乘估计方法,用估计出的误差对重构算法中的感知矩阵进行校正。针对ADC的满功率带宽是CSMC的瓶颈问题,提出了调制多陪集压缩采样结构(Compressed Sampling of Modulated Multi-Coset,CSMMC),使其可以在更宽的频率范围内工作;理论推导出该结构的重构关系式和采样函数时域形式,证明了CSMMC也是CS-USI模型的一个实例;分析出该结构中混频函数需要满足的数学条件,从而给出了采样函数的选择依据;仿真实验结果表明,CSMMC可以实现盲多频带信号的压缩采样并高概率重构信号。对CSMMC的通道数、具体混频函数、低通滤波器参数、ADC参数和通道误差进行了细致的仿真实验或理论分析。提出一种简化CSMMC通道数量的设计并仿真验证了其可行性;指出CSMMC具有“选择性感知”特性,并利用该特性提出一种并行结构的性能拓展方案,仿真实验结果表明该方案可以灵活适用于稀疏度波动较大的场合。
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