【摘 要】
：
由于信号中的信息存在一定的冗余,假使根据奈奎斯特采样率对信号进行采样,会造成带宽不可避免的“浪费”,同时还可能增加信号采集、处理方面的设备成本。而假设信号存在一定稀疏性的情况下,根据压缩感知理论,信号可以先经过一定的测量过程而实现压缩。测量过程中,信号的采样率可以远低于其奈奎斯特采样率。因此可以说压缩感知一定程度上“突破”了奈奎斯特采样定律对模数转换的限制,针对通信领域中载波频率不断提高的现状,压
论文部分内容阅读
由于信号中的信息存在一定的冗余,假使根据奈奎斯特采样率对信号进行采样,会造成带宽不可避免的“浪费”,同时还可能增加信号采集、处理方面的设备成本。而假设信号存在一定稀疏性的情况下,根据压缩感知理论,信号可以先经过一定的测量过程而实现压缩。测量过程中,信号的采样率可以远低于其奈奎斯特采样率。因此可以说压缩感知一定程度上“突破”了奈奎斯特采样定律对模数转换的限制,针对通信领域中载波频率不断提高的现状,压缩感知在信号处理等问题上发挥出巨大的作用。在对于压缩感知的研究中,学者们结合光子学的大带宽和压缩感知的低采样率优势,提出了若干光子学压缩感知方案,其中基于光子时间拉伸技术、波长时间映射效应、微波光子滤波技术等光子学内容,这些方案不仅在光域实现了压缩感知的混频过程,还在光域实现了压缩感知的积分过程,有力地促进了压缩感知技术的发展,为实现信号的压缩感知提供了更多的选择。本论文基于脉冲色散处理,针对时域信号的光子学压缩感知展开研究,并提出两种新型的光子压缩感知方案,分别用于实现双极性伪随机序列与稀疏信号的混频,以及系统压缩倍率的可调节。通过对所提出方案的理论分析,结合相关实验以及仿真模拟,可以证明两种方案的有效性。本文的主要研究内容以及研究成果如下:1、根据波长时间映射的原理,设计一种基于双极性编码的光子压缩感知方案,可以在光域实现双极性伪随机序列与输入信号的混频,实现系统性能的提升。在该方案中,光脉冲经过一段色散光纤后实现展宽,并具有啁啾的特性。啁啾脉冲在电光调制器中受到输入信号的强度调制,调制后的脉冲进入光谱整形器。在光谱整形器中,使用两路互补的伪随机序列对脉冲光谱进行刻画,并将刻画后的脉冲分为两路输出。借助啁啾脉冲的波长时间映射,光谱上刻画的两路互补伪随机序列将映射在脉冲的时域波形,与调制的输入信号实现混频。接着利用平衡探测器对两路输出的混频信号进行光电转换和差分输出,得到的电信号为双极性伪随机序列与输入信号的混频。最后对混频信号进行低通滤波和降采样,可以取得输入信号的测量结果,并根据测量结果利用稀疏算法恢复信号。2、基于啁啾脉冲的时域压缩和波长时间映射,设计一种新型的光子压缩感知方案,可以实现对系统压缩倍率的调节,增强系统的适应性和灵活性。在该方案中,光脉冲经过第一段色散光纤后实现展宽,并具有啁啾特性。然后啁啾脉冲受到输入信号和伪随机序列的级联调制,实现两者在光域的混频。调制后的脉冲在第二段色散光纤中实现时域压缩,并完成对混频信号的积分。随后利用可编程光滤波器对脉冲的光谱进行分段以及分通道输出,根据波长时间映射的原理,脉冲光谱上的分段映射为时域波形的分段。在可编程光滤波器的输出端,分段后的脉冲表现为多路子脉冲。通过对各路子脉冲的光电探测以及降采样,得到的每一个子脉冲峰值对应于输入信号的一位测量结果。因此通过控制光谱分段以及分通道输出的数量,可以实现对压缩倍率的调节。最后根据测量结果,输入信号在稀疏算法中得到恢复。
其他文献
随着科技的不断发展,社会的不断进步,人类的发展从工业时代进入信息时代再到智能时代,时代的更新迭代对应的是生产方式和生活方式的变革,其中电力电子技术在推动科学技术发展的过程中起到了至关重要的作用。电力电子技术的发展和创新,使得开关电源技术也在不断地成熟。目前,开关电源以小型、轻量和高效率的特点被广泛应用于几乎所有的电子设备,是当今电子信息产业飞速发展中不可缺少的一种电源方式。功率因数是衡量用电设备对
在当今的商业环境中,企业面临着激烈的竞争,这使得企业更加重视提高质量、降低成本和缩短交货期。因此,选择最优且合适的供应商并与其形成战略合作关系,已经发展成智能制造企业降低成本、增加收益和提高公司竞争力的明显发展趋势,使用科学全面的供应商评估体系则是必不可少的一步。精益供应理论作为一种管理思想,其旨在消除浪费、以最少的资源来创造最大的价值,秉持着这一理念为制造企业提高核心竞争力及保持长期良性发展提供
随着通用人工智能技术的发展,传统的冯·诺依曼计算架构遇到了诸多瓶颈,探索一种能够加速处理海量数据的全新计算架构成为了当今世界的一项重大课题。研究发现,受脑科学启发的类脑计算架构在高效率计算、高复杂度问题求解、低功耗计算等方面具有极大的发展潜力。而在类脑计算架构中,最为重要的组成部分便是低功耗、高性能的神经元和突触器件,此类神经形态计算器件在构建新型类脑计算芯片方面具有极大的需求。本文围绕自旋电子学
合成孔径雷达（Synthetic aperture radar,SAR）作为一种具有高穿透性的微波雷达,可在极端气候条件下实现高质量的静止场景成像,在电子侦察和目标姿态感知等领域被广泛应用。地面运动目标指示（Ground Moving Targets Indication,GMTI）技术在SAR系统中的成功应用,消除了传统SAR无法监测高信息量运动目标的弊端。鉴于SAR-GMTI系统优秀的目标监测
合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）是一种微波遥感雷达,其原理是通过雷达与目标的相对运动合成出一个比实际天线孔径更大的虚拟孔径,将虚拟孔径中点目标的回波信号进行相干积累,通过成像算法对数据进行处理,最终形成一张高分辨率SAR图像。由于SAR对地观测具备抗雨雪、尘雾等复杂气象的优势,且能够维持长时间稳定工作,所以被大量应用于军事及民用领域。将SAR与卫星等载体结合
目前,随着5G物联网（Io T）技术的快速发展,作为其关键技术的无线传感器网络（WSN）研究受到广泛关注。对于诸多WSN应用场景,降低系统能耗和提高信号传输可靠性是首要问题。为此,本文主要开展了针对WSN的多中继编码选择译码转发（SDF）协作技术研究。首先,提出了协作通信多中继节点SDF及对应的功率分配方法,以降低中断几率。随后,提出了结合极化码编码技术得SDF中继通信方法,以提高信号传输可靠性。
煤炭在能源领域充当着重要的角色,我国每年煤炭消费巨大,煤炭的高效利用对我国的社会经济发展和改善民生有重要价值。现阶段火电厂主要以燃烧煤粉作为发电方式,优化制粉系统变得至关重要。然而制粉系统内部运行状态难以做准确地实时监测,利用火力发电厂制粉系统的可操作参数和煤质参数来建立制粉系统煤粉细度和磨煤机电流大小的预测模型就成为了一种可行的方法。本文以HP983型磨煤机作为研究对象,在河南平顶山某电厂的#5
电子战（EW）也称为电子对抗,是敌对双方争夺战场电磁频谱的斗争,电子对抗技术是当代信息化战场上十分关键的作战力量之一。其中,电子侦察中的检测与估计技术是电子战成功实施电子攻击和防护的首要任务和先决条件。然而,随着军事电子信息技术的快速发展,战场电磁频谱呈现动态、多变、密集、复杂等特征,给传统的检测与估计方法带来了前所未有的挑战。与此同时,深度学习技术快速发展,其相关技术在电子对抗中的应用也成为了当
无论是在家庭还是学校，每天都发生着许许多多的小事，一个眼神、一句话语、一个手势等都可能对孩子产生莫大的影响。教育现象学就是一门探讨成年人与孩子如何相处的学问，回答“对于这个孩子，此时此刻我该怎么做才是最好的”。然而，所谓此时此刻的正确反应往往不是周密思考的结果，而是取决于教师感知学生的敏感性。教育不是教知识，
路径寻优是一种较为经典的优化问题,其主要内容是通过智能优化算法合理规划出一条从起始地到目标地的最优路径。群智能优化算法（Swarm Intelligence,SI）是一种新兴的元启发式技术,具有原理简单、易实现等特点。近年来,出现了许多新颖的SI算法,例如哈里斯鹰优化算法（Harris Hawks Optimization,HHO）。HHO算法是受哈里斯鹰捕食行为启发而提出的一种新的SI算法,具有