检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：姜文姝北京工业大学

学位级别：硕士

随着数字信号处理技术的发展，数字电路对模数转换器(Analog-to-digitalConverter, ADC)的采样速率要求越来越高。受目前ADC芯片发展水平的限制，单个ADC很难同时具备高速率和高精度。且ADC工作需要满足奈奎斯特采样定理，如果处理超带... 详细信息

随着数字信号处理技术的发展，数字电路对模数转换器(Analog-to-digitalConverter, ADC)的采样速率要求越来越高。受目前ADC芯片发展水平的限制，单个ADC很难同时具备高速率和高精度。且ADC工作需要满足奈奎斯特采样定理，如果处理超带宽高频信号，ADC面临的挑战将更大，这已经成为了现代信号发展的瓶颈。压缩感知理论的提出突破了这一瓶颈，它将采样压缩的过程合二为一巧妙的避开了奈奎斯特定理的限制。因此，压缩感知理论及其应用技术成为了目前信号处理的研究热点。本论文主要研究的问题是压缩感知理论中最成功的应用——模拟信息转换器(AIC)及其后端的重构算法。　　本论文以压缩感知为理论基础，详细阐述了AIC以及其变异结构多通道AIC，并分析每种模型的优缺点。针对多通道AIC通道数过多、高频混频器数量过多导致总功耗大这一问题，本文提出了多通道AIC的改进结构。该结构在信号进入子通道之前加入了预调制模块，使信号经过高频伪随机序列调制之后再进入到各个子通道内进行信号处理。这一改进使得子通道内的混频器工作频率大大降低，使总功耗可以有效较低。本论文基于matlab软件建立了AIC、多通道AIC以及改进型多通道AIC三种模型，并让这三种结构对同一输入信号进行处理。仿真结果表明改进后的多通道AIC结构的无杂散动态范围(SFDR)比AIC提高了14dB。与多通道AIC相比虽然精度降低了3dB，但高频混频器个数减少为1个，且子通道内的混频器工作频率降为原来的1/5，从而使总功耗大大降低。　　本论文又对Basic Pursuit(BP)、Orthogonal Matching Pursuit(OMP)以及平滑l0这三种重构算法进行了深入研究，通过对同一输入信号进行处理，分析重构结果，得出平滑l0算法不仅在重构精度上满足设计要求，且速度比其它两种算法快，因此我们利用平滑l0算法对本文提出的改进型多通道AIC的测量值进行重构。重构信号无杂散动态范围为94dB。相比于OMP算法精度提高了12dB，且速度提高了约32.35％。之后我们对平滑l0算法的流程进行了细致分析，基于QuartusⅡ工具编写verilog代码，利用Synplify软件综合出了矩阵乘加求逆转置几个模块的门级电路，并最终给出了平滑l0算法硬件实现的总体设计方案。

关键词：数字通信信号处理模拟信息转换器重构算法压缩感知理论

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基于压缩感知的模拟信息转换器仿真

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物联网技术 2015年第7期5卷 37-38页

作者：周权谌贵辉李瑞潘磊西南石油大学机电工程学院四川成都610500

由于奈奎斯特采样定理的限制,在对高频率信号、大数据量、宽带跳频信号的采集时,传统的数据采集技术面临着巨大的挑战。近年国际上提出的压缩感知理论(Compressed Sensing)能有效缓解传统数据采集的压力,而以压缩感知理论为基础的模拟... 详细信息

由于奈奎斯特采样定理的限制,在对高频率信号、大数据量、宽带跳频信号的采集时,传统的数据采集技术面临着巨大的挑战。近年国际上提出的压缩感知理论(Compressed Sensing)能有效缓解传统数据采集的压力,而以压缩感知理论为基础的模拟信息转换器能直接对连续模拟信号以远低于奈奎斯特采样频率进行采样,最后通过相关的重构算法对原信号进行精确重构。文中对压缩感知理论及模拟信息转换器理论进行了介绍,并通过Matlab对模拟信息转换器进行了仿真验证。

关键词：压缩感知模拟信息转换器正交匹配追踪算法 Matlab

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压缩感知中模拟信息转换器的仿真与实现

压缩感知中模拟信息转换器的仿真与实现

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作者：戴梦溪西安理工大学

学位级别：硕士

随着信息技术的飞速发展,宽带信号的应用已经越来越广泛,这给以Shannon-Nyquist采样定理为准则的信号采集方法带来了极大的挑战。近年来,压缩感知(Compressed Sensing,CS)理论的提出,为突破传统采样定理的限制提供了可能,模拟信息转换器... 详细信息

随着信息技术的飞速发展,宽带信号的应用已经越来越广泛,这给以Shannon-Nyquist采样定理为准则的信号采集方法带来了极大的挑战。近年来,压缩感知(Compressed Sensing,CS)理论的提出,为突破传统采样定理的限制提供了可能,模拟信息转换器(Analog-to-Information Converter,AIC)模型即为其中的一种可能。本文针对这一模型,完成了性能的仿真与硬件的实现。　　首先对压缩感知理论的基本框架进行了介绍,对压缩感知中的信号稀疏性表达、随机测量矩阵的设计和信号重建算法进行了系统的阐述。　　承担随机测量矩阵作用的AIC主要由伪随机序列和低通滤波器两个部分组成。采用FIR数字低通滤波器,FFT为稀疏基,正交匹配追踪算法为重建算法,利用matlab以5K和10K叠加正弦信号对所构建的压缩感知系统性能进行仿真。仿真发现滤波器的阶数与窗函数很大程度上影响了信号的重建效果。经过比较重建误差为10-14级的15阶矩形窗FIR数字滤波器。　　采用FPGA和DSP的双核开发平台,FPGA通过线性移位寄存器(Linear Feedback Shift Register,LFSR)完成伪随机序列模块,通过IP核(Intellectual Property Core)导入滤波器单位冲击响应生成FIR数字滤波器,从而建立起AIC模型;DSP完成稀疏基的构建和信号重建。　　信号发生器生成5K与10K叠加正弦信号,AIC系统对其进行采集实验。从实验结果可以看出,总体达到设计要求,但存在明显误差。误差产生的包括系统本身的量化误差和重建算法的不稳定性等。这一系统设计虽不能降低采样频率,但可以大大的降低信息量,为模拟信号的压缩采集提供到了新的方法。

关键词：压缩感知模拟信息转换器随机测量矩阵现场可编程门阵列数字信号处理器匹配追踪算法

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基于模拟信息转换器的物联网海量数据处理研究

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计算机应用研究 2013年第12期30卷 3694-3697页

作者：刘渊杨泽林宁夏大学物理电气信息学院银川750021

针对大规模物联网应用的海量数据处理信息获取效率低、硬件成本昂贵的问题,依据压缩感知(compressed sensing,CS)理论,建立了一种模拟信息转换器(analog to information converter,AIC)数据处理系统模型。模型以MATLAB/Simulink为平台,... 详细信息

针对大规模物联网应用的海量数据处理信息获取效率低、硬件成本昂贵的问题,依据压缩感知(compressed sensing,CS)理论,建立了一种模拟信息转换器(analog to information converter,AIC)数据处理系统模型。模型以MATLAB/Simulink为平台,分别设计了信号的解调、过滤、采样、重构等功能模块,并对不同频率分量的信号进行处理。实验结果表明,该模型可以较低采样率、高压缩比精确重构稀疏信号,重构效率与观测数M、抽取行数K以及信号频率分量相关。

关键词：海量数据压缩感知模拟信息转换器模型仿真频率分量 PSNR

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用于心电信号的能量最大化模拟信息转换系统

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仪器仪表学报 2021年第3期42卷 213-220页

作者：池博浩江浩钱慧冯忱晖福州大学物理与信息工程学院福州350108

现有便携式心电采集系统需要低功耗高分辨率的模拟数字转换模块,虽然基于脉冲宽度调制的模拟信息转换器(AIC)可以有效降低系统的采样速率,但是该系统量化部分的转化时钟与量化精度成正比,因此存在功耗过高的问题。依据心电信号的能量不... 详细信息

现有便携式心电采集系统需要低功耗高分辨率的模拟数字转换模块,虽然基于脉冲宽度调制的模拟信息转换器(AIC)可以有效降低系统的采样速率,但是该系统量化部分的转化时钟与量化精度成正比,因此存在功耗过高的问题。依据心电信号的能量不均衡特性,提出一种基于功率熵的精度可调时间-数字转换模块(TDC)设计方法。以能量最大化作为设计准则的基本思想,通过分析ECG信号的功率谱熵,确定系统观测向量所需的最小量化精度,实现AIC时间编码系统的优化设计。测试结果表明,该设计方法能够在压缩比为4,重构信噪比为38.91 dB,重构精度为0.36%的情况下,在采样心电信号的同时减少了80%的TDC内部时钟动态翻转,从而有效降低功耗。

关键词：随机解调器压缩感知亚奈奎斯特采样模拟信息转换器脉冲宽度调制时间-数字转换功率谱熵

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基于压缩感知的毫米波宽带雷达信号重构方法研究

基于压缩感知的毫米波宽带雷达信号重构方法研究

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作者：刘佳明电子科技大学

学位级别：硕士

线性调频(LFM)信号作为宽带毫米波雷达的收发信号,具有高分辨率以及良好的抗干扰等优点,在雷达成像领域得到了广泛的应用。采用传统的奈奎斯特采样方式在不失真的条件下获取雷达回波信号的离散样值,则要求采样频率不低于信号最高频率的... 详细信息

线性调频(LFM)信号作为宽带毫米波雷达的收发信号,具有高分辨率以及良好的抗干扰等优点,在雷达成像领域得到了广泛的应用。采用传统的奈奎斯特采样方式在不失真的条件下获取雷达回波信号的离散样值,则要求采样频率不低于信号最高频率的两倍。由于采样频率的限制,传统采样已经很难满足对宽带信号进行无失真采样的需求了。压缩感知(CS)这一理论的提出打破了传统采样频率的限制,CS理论根据信号在稀疏基下的稀疏性,通过观测矩阵将信号从高维空间映射到到低维空间,并保留了原信号全部信息。模拟信息转换器(AIC)基于CS理论可以对模拟信号进行CS采样。与传统采样相比,CS主要面临的挑战在于如何构建重构算法来无失真的恢复出原始信号,因此,重构算法成为CS领域研究的热点。本文以非合作目标作为出发点,通过分析传统的稀疏度自适应匹配追踪(SAMP)算法中步长选取策略所存在的缺陷,提出了一种采用线性化步长优化策略的线性优化稀疏度自适应匹配追踪(LOSAMP)算法,并与ISAR成像技术相结合,通过仿真验证了LOSAMP算法的恢复效果以及成像结果。本文主要工作内容如下:1.针对传统SAMP算法中步长选取策略所存在的缺陷,本文提出了一种采用线性优化步长策略的LOSAMP算法,并通过MATLAB平台仿真对比这几种重构算法的恢复效果,验证了LOSAMP算法运算速度的优势。2.本文在MATLAB仿真平台对随机解调器(RD)数字化模型以及雷达回波信号进行建模,通过RD完成对雷达信号CS采样,并结合LOSAMP算法恢复出雷达回波信号。3.根据LFM信号在脉冲压缩以及分数阶傅里叶变换(FRFT)下的稀疏性,以及目标方位向的稀疏性,建立了关于ISAR数据的稀疏基,在MATLAB仿真平台中将LOSAMP算法与构建的稀疏基相结合完成雷达对目标的ISAR成像;并且针对稀疏孔径ISAR数据,与传统距离-多普勒(RD)成像方式相比,验证了基于CS进行ISAR成像的优势。

关键词：压缩感知线性调频信号 ISAR成像模拟信息转换器 LOSAMP

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压缩感知在MIMO雷达系统中的应用研究

压缩感知在MIMO雷达系统中的应用研究

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作者：王晓波安徽大学

学位级别：硕士

多输入多输出(Multi-input Multi-output,MIMO)雷达作为一种新体制雷达被国内外很多学者深入研究。相比于传统相控阵雷达,MIMO雷达在工作模式、工作效率、干扰抑制以及分辨率上具有显著的优点,但其在获得诸多高性能的同时,在系统结构、... 详细信息

多输入多输出(Multi-input Multi-output,MIMO)雷达作为一种新体制雷达被国内外很多学者深入研究。相比于传统相控阵雷达,MIMO雷达在工作模式、工作效率、干扰抑制以及分辨率上具有显著的优点,但其在获得诸多高性能的同时,在系统结构、数据传输、信号处理等方面给雷达系统也带来了巨大的压力。压缩感知(Compressed Sensing,CS)理论是近年来针对信号的高数据率、高采样率而提出的信号处理理论,该理论能够支持对信号的低速率采样和高概率重构。压缩感知理论应用于MIMO雷达系统,不仅在雷达信号处理中可以低速化处理系统数据,使得数据更易传输和存储,而且在雷达天线阵列布阵和接收通道中可以简化雷达系统的结构设计。因此,本文在MIMO雷达背景下结合压缩感知理论,研究了稀疏子频带的超宽带合成、天线阵列的多波束综合稀布阵、模拟信息转换器(Analog Information Converter,AIC)在MIMO雷达系统接收通道中的设计这三个方面内容。论文主要工作概括为如下几个方面:1、首先介绍了压缩感知的基本理论,阐述了MIMO雷达中关于利用稀疏子带合成超宽带、多波束稀疏天线阵列综合以及用模拟信息转换器设计MIMO雷达接收通道的相关理论和数学模型。2、研究了多个稀疏子频带的超宽带合成成像问题。利用多个稀疏子频带相对于全频带的稀疏特性,在各子频带都相干的情况下,将3GHz?3.7GHz的低频带信号与11.3GHz?12GHz的高频带信号看成3GHz?12GHz的全频带信号的稀疏采样,使高、低频子带信号的宽带合成问题转化为压缩感知中的稀疏信号重建问题,建立多频带信号压缩感知的超宽带合成模型,实现了对静止目标中多个散射点的高分辨率成像。实验结果与传统脉冲压缩成像进行比较,通过比较和分析综合评价了利用压缩感知实现超宽带合成成像的性能。3、研究了多波束联合凸优化方法对天线阵列优化的综合问题。根据均匀阵列的方向图包络和波束扫描特性,提出了一种综合稀布阵方法——多波束联合凸优化方法,该方法分两部分进行,第一部分是在0??60?范围内,首先将多个不同波束指向的期望方向图包络结合凸优化算法,对均匀阵列中的阵元数目、位置及激励等多参数进行优化;第二部分是固定每个波束指向下的稀布阵阵元的数目和位置,在0??60?范围内,再将多个不同波束指向的期望方向图包络结合凸优化算法,对该稀布阵的阵元激励进行优化。在该方法的两个部分中,都利用了压缩感知对期望方向图包络进行稀疏采样和优化重构,使得多波束联合凸优化方法在对阵元数目、位置及激励进行优化稀布阵的同时,实现了一定范围内的波束扫描或多波束。4、研究了分段型AIC结构应用于MIMO雷达系统接收通道设计的问题。首先,用Matlab/Simulink软件对分段型AIC结构进行系统建模,并详细给出了该系统各部分的具体设计,利用多谐波信号对该系统处理信号的能力进行了测试,实验结果与预调制型和直接型AIC结构的比较,体现了该分段型AIC结构在数据精度和硬件结构上的优点。然后,将该分段型AIC结构应用到两发一收MIMO雷达系统接收通道中,设计MIMO雷达系统,利用线性调频(Linear Frequency Modulation,LFM)信号仿真测试该MIMO雷达系统对目标的探测和信号处理性能,仿真实验结果显示,该MIMO雷达系统不仅实现了对回波信号的低采样处理,还实现了对静止目标的距离成像,体现了将该分段型AIC结构应用到MIMO雷达接受通道的可行性和先进性。

关键词：压缩感知 MIMO雷达超宽带合成稀布阵优化模拟信息转换器

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宽带雷达侦察接收机中压缩感知算法的自适应与鲁棒性研究

宽带雷达侦察接收机中压缩感知算法的自适应与鲁棒性研究

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作者：徐弘毅哈尔滨工程大学

学位级别：博士

雷达侦察作为电子战体系的信息输入端,在现代战争中担负着重要角色。随着雷达技术的快速发展,大频率覆盖范围、大瞬时带宽、大动态范围以及高灵敏度的多信号处理能力已经成为雷达侦察领域发展的必然趋势,同时也对数字宽带雷达侦察接收... 详细信息

雷达侦察作为电子战体系的信息输入端,在现代战争中担负着重要角色。随着雷达技术的快速发展,大频率覆盖范围、大瞬时带宽、大动态范围以及高灵敏度的多信号处理能力已经成为雷达侦察领域发展的必然趋势,同时也对数字宽带雷达侦察接收机提出日益严峻的挑战。一方面,受限于模数转换器(ADC)固有模拟带宽限制、孔径效应以及采样脉冲的抖动问题,宽带雷达侦察接收机接收带宽的拓展受到极大的限制。另一方面,现有高速ADC较低的有效位数制约了侦察接收机的动态范围。综上所述,高速采样已然成为数字宽带雷达侦察接收机性能提升的主要瓶颈。为了突破这一瓶颈,压缩感知(CS)理论被学者应用于新一代的雷达侦察接收机构架中。CS理论能够大幅降低接收机获取辐射源信号所需的采样率,巧妙避开高速采样瓶颈,并降低后期信号处理速率。新一代的CS宽带雷达侦察接收机可以利用较低的采样率获取更大带宽内的信息,极大拓展了接收带宽。同时,低速ADC较高的有效位数也可以在保证大接收带宽的同时兼顾大动态范围。此外,CS框架可以与参数估计、信号检测及识别等步骤进行深度融合和优化,为新一代的雷达侦察接收机打下认知化、智能化基础,具有巨大的实践意义与发展潜力。然而,随着硬件实现日渐成熟,CS宽带雷达侦察接收机的研究中也暴露出两点共性问题:其一是CS算法对噪声的鲁棒性问题,这是由CS框架自身对噪声的敏感性造成的;其二是对未知敌方信号的有效自适应侦收问题,这是CS算法应用于雷达侦察中面临的挑战。本文针对CS环节中信号重构、压缩观测和稀疏表达三个重点研究内容,对CS雷达侦察接收机中CS相关算法亟待解决的鲁棒性问题与自适应性问题进行了多方面优化研究。本文的研究内容以及主要贡献如下:第一,为了充分利用雷达信号的自身结构信息,引入了块稀疏模型。为了解决块稀疏度未知的自适应问题以及块贪婪算法对块长度初始化的敏感性问题,参考计算机领域的二叉查找树方法,提出了二元树搜索与监督机制;基于该机制提出了BTSM-B2OMP与BTSM-AB2MP算法。二者可通过二元树块搜索过程同时对块长度与块稀疏度完全自适应地进行块贪婪重构。同时,后者由于回溯机制的加入,具有更强的纠错能力以及对噪声的鲁棒性;分别在理想场景和CS接收机应用场景下对算法的自适应重构能力进行了仿真验证;对两种算法的计算复杂度进行分析,并提出了二元树搜索与监督机制的最优重构特性。第二,为了解决由CS对噪声鲁棒性差导致的重构信号信噪比(SNR)恶化问题,受信道化接收机启发,提出了信道化CS模型,并基于该模型提出了 C-OMP算法。该算法首先通过信道筛选有效减少非信号信道内的噪声影响,接着利用所提出的残差衰减斜率判别机制进一步抑制信号信道内的噪声成分,使重构信号SNR获得可观的改善;首先通过数学推导给出了理论化的重构条件,证明了算法性能优势;接着对算法中信道数、停止阈值以及重构灵敏度参数的设定给出了定量分析;对算法计算复杂度及输出SNR提升进行了理论分析;最后在AIC接收情景中仿真验证了算法性能、重构条件、去噪能力以及对噪声的鲁棒性。第三,为解决C-OMP计算复杂度较高以及停止阈值在实际应用中设置不便的问题,结合信道化CS模型、稀疏度预估计、以及gOMP算法,提出了可用于快速去噪自适应重构的CD-gOMP算法。该算法以广义匹配方式执行C-OMP算法中的两步迭代,通过信道筛选排除噪声信道的干扰,并利用稀疏度预估计方法与回溯机制共同逼近原始支撑集,减少了信号信道内的噪声成分。首先给出了算法的详细步骤与理论依据;接着理论分析了算法的重构条件;然后给出计算复杂度分析、理论SNR提升的定量分析以及噪声背景下重构误差的详细数学推导;最后通过仿真验证了 CD-gOMP的自适应重构能力、去噪性能以及对噪声的鲁棒性。第四,为了综合提高CS雷达侦察接收过程的鲁棒性与自适应性,基于观测-字典双优化算法C2ORL提出了自适应鲁棒性认知模拟信息转换器(AIC)接收模型。为了得到C2ORL算法,首先基于有限等距规则对压缩观测方法进行了鲁棒性优化;接着,引入了字典学习自适应稀疏表达方法以解决多种类信号最优稀疏域不兼容问题。并且将低维压缩样本充分利用,对学习过程进行了鲁棒性及在线形式优化;结合压缩观测优化与稀疏字典学习,给出了 C2ORL算法的封闭求解形式;最后结合观测-字典双优化算法以及并联型AIC,提出了自适应鲁棒性认知AIC接收模型;通过数学推导验证了该结构优化的有效性,并利用仿真实验验证了自适应接收性能及对噪声鲁棒性。

关键词：压缩感知算法宽带雷达侦察接收机自适应优化鲁棒性优化模拟信息转换器

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基于随机解调的宽带低功耗AIC模拟前端电路设计

基于随机解调的宽带低功耗AIC模拟前端电路设计

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作者：范艺晖北京工业大学

学位级别：硕士

现代通信系统中为适应信号宽带，高速的特性，在处理模拟时域连续信号时，要求数模转换器(Analog-to-Digital Converter，ADC)的采样频率要满足香农-奈奎斯特采样定理(Shannon-Nyquist Sampling Theorem)，即ADC的采样率至少为原始信号... 详细信息

现代通信系统中为适应信号宽带，高速的特性，在处理模拟时域连续信号时，要求数模转换器(Analog-to-Digital Converter，ADC)的采样频率要满足香农-奈奎斯特采样定理(Shannon-Nyquist Sampling Theorem)，即ADC的采样率至少为原始信号的带宽的两倍。伴随着通信技术的发展，信号带宽扩展，频率提升，对系统处理信号的能力有了更高的要求。针对信号宽频带具有频域稀疏性的特点，时域稀疏的特点，为达到降低系统采样率的客观需求，基于压缩感知(Compressed Sensing)原理的模拟信息转换器技术应运而生。　　压缩感知技术于2004年由***，***，***和***等科学家于2004年提出，作为一种数学理论，强调了对有限维向量进行稀疏投影得到的压缩向量在norm-11范数约束下具有高概率可恢复性。这为模拟信息转换器(Analog-to-Infomation Converter,AIC)的设计奠定了理论基础。AIC的主要设计功能为降低系统处理高速信号的采样率，并通过恢复算法对原始信号准确重构。目前对宽带高压缩比的模拟信息转换器硬件设计还十分有限，重构的信号的带宽和压缩比较低。在国内的研究中甚至还没有提出对模拟信息转换器高集成度的芯片级实现。我们的研究针对这些的问题展开，基于随机解调(Random Demodulation，RD)结构对模拟信息转换器进行优化，实现了一种能够以较高压缩比处理宽带频域稀疏信号的芯片。本文的研究内容如下:　　1.模拟信息准换的数学建模。我们根据压缩感知的原理，和基于RD结构的模拟信息转换理论，在Matlab软件Simulink平台上对模拟信息转换器进行数学建模，在实验室已有改进型OMP恢复算法压缩感知理论研究成果的研究基础上完成了模拟信息转换器的数学建模，包括信号模型的产生，随机序列的产生及混频，低通滤波器及低速采样的实现，以及信号的重构。另外我们以这个模型为基础，研究了滤波器阶数，类型，滤波器参数偏差对系统重构性能的影响。这为我们研究模拟信息转换器提供了有效的验证平台。　　2.在芯片级实现以随机解调为结构的宽带模拟信息转换器设计。本次研究专注于提高系统处理输入信号带宽，系统压缩比性能，提高重构精度。这三种性能对模拟信息转换器有重要的实际意义，提高输入信号带宽，表明系统对处理高速信号的能力，而提高压缩比则对模拟信息转换器中ADC的采样率有着直接关系。模拟前端电路采用SMIC180nm工艺设计，能够完成对信号的放大，混频，滤波，产生伪随机序列的任务，为使其能够处理更宽频带的信号，我们对随机解调结构模拟信息转换器电路进行了重新设计，优化了电路结构，修改了重构算法。　　3.提出了通过硬件补偿的方式提高系统的重构精度。已有的AIC重构实验中都存在着重构信号精度度不高的问题，我们从模拟信息转换器中最重要的线性时不变系统-滤波器的特性入手进行了深入研究，探明了滤波器的性能对AIC系统重构信号精度的影响。并改进了电路结构，使我们设计的AIC系统重构精度有了较大的提高。　　4.对设计的AIC系统的重构性能及硬件补偿功能进行了仿真验证。实验由集成电路专用设计软件Cadence后仿得出，采用改进型OMP重构算法对信号进行重构。大量的实验数据表明，在对512MHz带宽的频域稀疏信号进行压缩采样，仅需64MHz的采样率就能够对信号进行成功重构，远低于信号奈奎斯特频率，压缩比可达到16倍，对单频点信号的重构SNR可以达到45dB以上，多频点信号也可保持在14dB以上。实验还对重构信号精度与滤波器的阶数，类型进行了多组实验，探讨了其中的关系。

关键词：模拟信息转换器电路设计压缩感知随机解调

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基于压缩感知的矿用网络化传感器研究与设计

基于压缩感知的矿用网络化传感器研究与设计

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作者：菅传奇中国矿业大学

学位级别：硕士

现有矿用传感器多为模拟传感器,其信号传输易受干扰,数据传输可靠性差,使用维护成本高,并且传感器间无法进行信息交流,不能满足矿山物联网对传感器的要求,对矿用传感器进行数字化和网络化改造是矿山物联网发展的必由之路。然而随着数字... 详细信息

现有矿用传感器多为模拟传感器,其信号传输易受干扰,数据传输可靠性差,使用维护成本高,并且传感器间无法进行信息交流,不能满足矿山物联网对传感器的要求,对矿用传感器进行数字化和网络化改造是矿山物联网发展的必由之路。然而随着数字化网络化传感器应用的增多,传感器输出的大量数据又易造成网络拥塞,解决这一问题的关键在于降低传感器输出的数据量。基于压缩感知理论的模拟信息转换器(AIC)将传统的数据采集变为信息采集,为实现传感器数据压缩提供了新的设计思路。本文基于此,结合矿用传感器数字化、网络化的需求,开展了如下工作:1.综述压缩感知理论及模拟信息转换器的研究现状,明确了本文基于压缩感知的矿用数字化、网络化振动传感器的研究思路和设计目标。2.研究压缩感知理论,从稀疏表示、观测矩阵、重构算法三个方面对该理论进行综述和分析,寻找适用于振动信号的稀疏表示方法和重构算法。3.分析现有AIC模型,提出一种易于硬件实现的随机采样等效观测矩阵,并进一步设计出了适用于矿用振动传感器的随机采样AIC实现方案。4.按照所设计的AIC方案,结合矿用传感器数字化、网络化的需求,对矿用振动传感器进行总体设计和具体的软硬件设计。5.完成传感器实物制作,对传感器进行硬件调试和软件调试,检测传感器整体实现效果是否达到预期目标,验证所设计的AIC方案的可行性。本文通过以上工作后,验证了所设计的随机采样AIC方案是可行的,这为矿用压缩感知传感器设计提供了范例,为推动矿山物联网建设做出了一定的贡献。

关键词：矿山物联网压缩感知振动传感器模拟信息转换器随机采样

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