检索结果-内蒙古大学图书馆

传感器与微系统 2016年第8期35卷 141-143,147页

作者：赵磊俞阿龙徐冬平孙诗裕宁夏大学物理电气信息学院宁夏银川750021 淮阴师范学院物理与电子电气工程学院江苏淮安223300 南京工业大学自动化与电气工程学院江苏南京211866

随着无线传感器网络的快速发展,海量数据的处理、存储与传输给传统的以高速ADC和存储通信设备带来了巨大的压力。由于传感器节点采集的感知数据具有时间相关性,本文提出基于压缩感知理论的采样压缩方法,其打破了传统奈奎斯特采样定理的... 详细信息

随着无线传感器网络的快速发展,海量数据的处理、存储与传输给传统的以高速ADC和存储通信设备带来了巨大的压力。由于传感器节点采集的感知数据具有时间相关性,本文提出基于压缩感知理论的采样压缩方法,其打破了传统奈奎斯特采样定理的限制,在前端只需远低于奈奎斯特采样频率采样信号就可以完成对原始信号的精确重构,并构造了基于压缩感知的模拟信息转换器(AIC)模型。最后通过以Matlab为平台进行实验仿真,结果表明:该模型可以用较少的观测值即可精确重构稀疏信号,并且其重构精度与观测数M、稀疏度K有关。

关键词：压缩感知模拟信息转换器稀疏信号

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先进信号处理技术的研究及其在信道仿真器中的应用

先进信号处理技术的研究及其在信道仿真器中的应用

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作者：熊艳伟北京邮电大学

学位级别：博士

随着人们对通信需求的提升,无线通信设备的种类越来越丰富、更新速率也越来越快,而无线设备在上市之前需要经过大量的测试以确保其性能满足要求。为了有效地缩短无线产品的研发周期、降低测试成本,能够在实验室环境下模拟真实的无线信... 详细信息

随着人们对通信需求的提升,无线通信设备的种类越来越丰富、更新速率也越来越快,而无线设备在上市之前需要经过大量的测试以确保其性能满足要求。为了有效地缩短无线产品的研发周期、降低测试成本,能够在实验室环境下模拟真实的无线信道传播环境的信道仿真器应运而生,并在整个产品研发过程中具有举足轻重的地位。然而随着无线通信技术的发展,多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)技术得到了广泛的应用,使得信道仿真器的发展面临诸多挑战。首先为了能够承载更多的信息,信号带宽越来越宽,从而导致基于奈奎斯特定理的采样速率可能超出现有器件的性能；其次,为了获得较高的时延分辨率,要求信道模拟器在较低的时钟频率下仍能够模拟极小的多径时延间隔；最后,模拟复杂的MIMO信道模型需要较大的计算量,然而资源是有限的,因此要求信道仿真器能够在硬件资源有限的情况下,降低仿真复杂度,使性能尽可能达到最优化。本文围绕新一代无线通信中的多天线宽带信道仿真技术进行讨论,系统地对宽带MIMO无线信道仿真器涉及的若干关键技术进行了深入的研究。论文的主要工作和创新点包括： (1)随着信号带宽的增加,以奈奎斯特定理为基础的信号处理框架要求的采样速率和处理速度也越来越高,甚至超出了已有器件的处理能力。基于压缩感知(Compressed Sensing,CS)理论的模拟信息转化器(Analog to Information Converter,AIC)能以较低的速率实现宽带模拟信号的采样,本文基于压缩感知理论,针对AIC进行分析和研究,使其更易于硬件实现。首先对AIC架构进行分析,对其采用的测量矩阵进行改进,用循环矩阵代替随机伯努力矩阵,并定义广义循环矩阵作为测量矩阵,在一定程度上降低了系统复杂度；其次,对AIC架构进行了改进,提出了一种并行多速率欠采样(Parallel Multirate Compressed Sampling, PMCS)架构,宽带信号经过预调制积分后送往并行的拥有不同采样速率的模拟数字转换器(Analog-to-Digital Convertor,ADC)进行采样,将采样后的子信号进行一系列预处理,并采用合适的恢复算法以较高的概率重构原始信号。本文对PMCS架构进行详细描述,分析了采样路径数、采样速率等因素对系统性能的影响,并同并行压缩采样(Parallel Compressed Sampling,PCS)架构及并行分段压缩采样(Parallel Segmented Compressed Sampling,PSCS)架构的性能进行比较。 (2)MIMO系统性能与无线信道的多径环境密切相关,为了更好地仿真无线信道中具有丰富散射体的情况,信道模型所表征的多径时延分辨率越来越高,因此要求信道模拟器能够实现高时延分辨率的仿真,即实现宽带信号的任意的分数阶时延。针对现有的时域插值法、分数时延滤波器法等分数阶时延方法进行分析、比较,总结了他们各自的优缺点,但是这些已有的算法无一例外的并没有考虑信号本身的固有特性,因此提出一种基于信号稀疏特性的算法来实现信号的分数阶时延。首先对宽带信号的稀疏特性进行分析,构造合适的稀疏基,然后经过理论推导将信号的时延映射为对应的连续信号的稀疏基的延时、采样,最后通过仿真实验验证了此算法的有效性,并跟已有的方法进行了比较。并通过分析指出针对基于CS的压缩采样系统,信号的分数阶时延并不再是一难题。 (3)为了能够在有着有限资源的硬件平台上模拟具有高天线纬度和高时延分辨率的MIMO信道,无线信道衰落过程的实现需要有效地设计和优化。本文对时域抽头延迟线模型进行研究,分析了影响系统复杂度的各项因素,然后将时域衰落过程转换为频域调制,分析了时域实现及频域实现时系统的复杂度。针对基于频域的信道仿真器的实现,提出一种优化的快速傅立叶变换的实现架构,称之为并行流水线架构,每一级运算模块仅有一个蝶形运算单元。优化蝶形运算,采用CORDIC算法将乘法运算转化为移位相加运算,对比分析了普通的时域实现、频域实现及基于CORDIC算法的频域实现的系统复杂度。本文围绕新一代宽带无线MIMO信道仿真器的实现进行了深入的研究,针对其所面临的各种技术难题进行研究,并提出了相应的解决方案,为MIMO信道仿真器的研发提供了理论基础。

关键词：信道仿真器 MIMO技术压缩感知模拟信息转换器分数阶时延

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基于压缩感知理论的数据采集系统研究与设计

基于压缩感知理论的数据采集系统研究与设计

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作者：周权西南石油大学

学位级别：硕士

随着时代的发展,现代数据采集系统需要处理的信息量越来越大。随着信号频率的增大,带宽越来越宽和采样点数的增加,采样频率将会越来越高,最后采集到的数据量将会越来越大,不利于后续的信号处理及存储,导致在某些应用场合产生局限性。模... 详细信息

随着时代的发展,现代数据采集系统需要处理的信息量越来越大。随着信号频率的增大,带宽越来越宽和采样点数的增加,采样频率将会越来越高,最后采集到的数据量将会越来越大,不利于后续的信号处理及存储,导致在某些应用场合产生局限性。模拟数字转换器(ADC)作为数据采集系统的核心,受到技术、工艺等方面的制约,其采样频率并不能做到很高,且采样频率越高的ADC芯片价格越贵,限制了采样系统对宽带高频信号的采集。近年来兴起的压缩感知理论为解决数据量的剧增与硬件信号处理的限制提供了新的思路。本文针对压缩感知理论及其硬件实现展开研究,具有十分重要的实际应用价值。本文将压缩感知理论引入到高频信号的数据采集系统中,主要完成了三个方面的工作。首先,论文分析了传统的奈奎斯特采样定理在某些应用场合的局限性,由此引出了压缩感知理论并对其基本原理进行了详细介绍,分析了该理论的三大关键要素,通过对离散信号的MATLAB仿真,验证了压缩感知理论的可行性。其次,论文介绍了基于压缩感知理论的模拟信息转换技术,详细分析了随机解调转换器模型和调制宽带转换器模型的基本原理。给出了系统评价指标,并根据系统要求对随机解调转换器模型进行了MATLAB仿真研究。最后,结合理论研究,通过对比分析上述两种模型,设计了以随机解调转换器模型框架,以FPGA为控制核心的数据采集硬件系统。该系统主要包括模拟信号处理部分(混频电路、滤波电路、m伪随机序列发生器)和数字信号处理部分(FPGA主控单元、AD转换电路、存储电路),通过对硬件系统的调试,验证了压缩感知理论在对信号的低速采样的应用方面的可行性。与传统的数据采集流程不同,压缩感知理论将信号的压缩与采集合二为一,在采样之前就对信号进行了压缩,让我们可以以低于原信号的奈奎斯特采样频率进行采样,从而降低了信号的采样频率,减轻了模数转换的压力及硬件成本。本文实现了以FPGA为主控器件基于压缩感知理论的信号采集系统的开发,通过MATLAB仿真验证以及硬件调试实现了对信号的低速采样。

关键词：数据采集压缩感知模拟信息转换器

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频谱感知技术中压缩感知模拟信息转换的研究

频谱感知技术中压缩感知模拟信息转换的研究

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作者：徐成明哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

无线通信技术的发展为人们提供了越来越高效、便捷的生活,但通信系统对频谱资源的需求也在不断增加。认知无线电技术中的频谱感知技术,可以有效解决可分配频谱资源稀缺与频谱资源利用率不足的问题。但是,受制于传统Nyquist采样定理两倍... 详细信息

无线通信技术的发展为人们提供了越来越高效、便捷的生活,但通信系统对频谱资源的需求也在不断增加。认知无线电技术中的频谱感知技术,可以有效解决可分配频谱资源稀缺与频谱资源利用率不足的问题。但是,受制于传统Nyquist采样定理两倍于最高频率获取采样值的约束,使宽带频谱感知的硬件实现代价较大。压缩感知理论的发展和基于压缩感知理论下的模拟信息转换技术的提出,为直接进行宽带频谱感知,由理论应用到实际提供了途径,对突破宽频带检测时的宽带瓶颈有重要意义。本文针对压缩感知理论条件下的模拟信息转换器技术和其在频谱感知技术上的应用进行了深入研究。1.阐述了频谱感知技术和压缩感知理论的研究现状和基本知识,着重研究了模拟信号的直接压缩采样方式,并遵循压缩感知理论的研究思路,详细阐述了模拟信息压缩采样模型进行信号采集时的稀疏表示过程、测量矩阵形成过程,以及利用重构算法进行信号恢复过程,并详细分析了基于压缩采样进行宽频带频谱感知的理论支撑。2.详细研究了基于压缩感知理论进行稀疏模拟信号压缩测量的模拟信息转换机制。首先,研究了应用最广、发展较成熟的RD-AIC,并模拟了实际信号压缩采样仿真流程;之后研究了RMPI-AIC,并针对RMPI-AIC在需要大量信息采集时,并联之路过多会导致系统硬件复杂度上升的问题,着重研究了可以对采样信号分段采样的S-AIC,这种模拟信息转换器通过对实际采样测量值进行元素位置变换扩展,构造新的等效测量矩阵用于重构原始信号;并依据此机制的方法,我们提出了一种组合变换方式对测量矩阵进一步扩展,使获得用于信号重构的测量矩阵进一步增大,从而更充分利用采样信息,以提升压缩采样信号的重构能力,之后我们通过理论推导和仿真验证,证明出我们所提出的方案在实际采样并行之路数没有改变的情况下,信号恢复效果得到一定提升。3.研究了一种基于S-AIC宽带压缩频谱检测方法。通过我们所研究的S-AIC的模拟信息转换机制与功率谱检测技术相结合,实现低采样速率、低硬件花费条件下可靠的宽频带频谱感知,验证了S-AIC宽带频谱检测的可行性;并分别在不同条件下进行了与传统AIC频谱检测的仿真对比,研究了S-AIC重构性能受这些条件的影响程度;证明S-AIC形式下的功率谱检测机制不仅能够很好的进行频谱感知,而且在同样并联支路条件下检测能力优于传统AIC。

关键词：频谱感知压缩感知模拟信息转换器功率谱检测

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压缩采样雷达目标参数估计

压缩采样雷达目标参数估计

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作者：严孝波西安电子科技大学

学位级别：硕士

要满足现代雷达的高分辨率要求,就需要提高信号带宽以及增大阵列孔径或者增加阵元个数。但是,若是依然采用奈奎斯特定理采样则会导致采样率太高,同时会得到大量的采样数据量,并且在这种情况下硬件电路实现也比较困难。将压缩采样理论应... 详细信息

要满足现代雷达的高分辨率要求,就需要提高信号带宽以及增大阵列孔径或者增加阵元个数。但是,若是依然采用奈奎斯特定理采样则会导致采样率太高,同时会得到大量的采样数据量,并且在这种情况下硬件电路实现也比较困难。将压缩采样理论应用到雷达信号处理中,可以解决大数据量的采样、传输、处理以及存储的问题。本文主要对基于压缩采样模型的雷达目标参数估计方法展开研究。主要工作如下:1.研究了压缩感知中测量矩阵的设计。研究一种切比雪夫-贝努利测量矩阵(Chebyshev Bernoulli,CB)构造算法。将切比雪夫混沌系统产生的序列通过符号函数映射成元素只有?1的序列,并证明了映射后的序列服从贝努利分布,从而由该序列构造出切比雪夫-贝努利测量矩阵。通过仿真实验表明,该测量矩阵能够达到和随机矩阵以及混沌矩阵一样的重构效果,同时还要比随机矩阵更加稳定,以及避免了混沌系统产生大量的数据对其等间隔采样来构造测量矩阵造成资源浪费的现象。切比雪夫-贝努利测量矩阵与其它矩阵相比易于实现,具有一定的实用价值,更加适用于压缩感知应用中。2.在分段模拟信息转换器(Analog to Information Coverter,AIC)的基础上,研究一种分块分段AIC压缩采样结构。将该结构的等效测量矩阵转化为稀疏对角块矩阵,解决了由于分段AIC等效测量矩阵是密集矩阵给硬件实现以及存储空间带来的压力。并将该结构应用在雷达目标参数估计中,对雷达目标的距离-多普勒信息进行估计,降低采样率的同时提高了分辨率。通过仿真实验说明,在压缩采样值较多情况下,分块分段AIC结构能够达到和分段AIC结构一样的性能,而此时分块分段AIC结构比分段AIC结构更加节省硬件资源。3.研究了空时二维压缩采样阵列结构。对阵列接收信号在角度域稀疏性进行分析,在此基础上设计出一种空时二维压缩采样阵列结构。空域压缩结构由混沌电路和模拟乘法器组成,减少了阵元接收通道数,降低了硬件实现的复杂度。时域压缩采用分块分段AIC结构,降低采样率的同时节约了存储空间。仿真结果表明,空时二维压缩采样结构能够在减少阵元接收通道数和降低时域采样率的同时得到精确的DOA估计结果,说明了该结构的可行性。

关键词：压缩采样测量矩阵模拟信息转换器目标参数估计

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一种分段分块式压缩采样模型的设计

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西安电子科技大学学报 2014年第4期41卷 151-157页

作者：方标黄高明高俊左炜海军工程大学电子工程学院中国人民解放军92723部队

在分析现有基于压缩感知的模拟信息转换器架构的基础上,对并行多支路模拟信息转换器模型进行了改进,提出了一种基于分块对角化思想的分段分块式模拟信息转换模型.该模型将等效测量矩阵转化为结构化的分块对角阵,利用各分块的相对独立性... 详细信息

在分析现有基于压缩感知的模拟信息转换器架构的基础上,对并行多支路模拟信息转换器模型进行了改进,提出了一种基于分块对角化思想的分段分块式模拟信息转换模型.该模型将等效测量矩阵转化为结构化的分块对角阵,利用各分块的相对独立性可实现存储复用,节省了硬件资源,同时减少了各支路的积分时间,能够适用于单位时间内存在大规模压缩采样值的场合.实验结果表明了此方法的有效性,与现有的分段式并行压缩采样转换器相比,其复杂度小,且具有良好的可复用性和实用性.

关键词：压缩采样分块对角化模拟信息转换器分段型模拟信息转换器

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基于压缩感知的重构算法及采样系统研究

基于压缩感知的重构算法及采样系统研究

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作者：李小静中国科学院大学

学位级别：硕士

现代信息技术的飞速发展，使得需要处理的数据量不断增加，给传统的基于奈奎施特采样定理的信号处理方式带来了很大的挑战:一方面，高频信号对采样和处理系统提出了很高的要求;另一方面，高速采样带来的庞大数据量，给传输和存储也带来... 详细信息

现代信息技术的飞速发展，使得需要处理的数据量不断增加，给传统的基于奈奎施特采样定理的信号处理方式带来了很大的挑战:一方面，高频信号对采样和处理系统提出了很高的要求;另一方面，高速采样带来的庞大数据量，给传输和存储也带来了很大的压力。近几年新提出的压缩感知理论充分利用信号本身的结构稀疏特性，将采样和压缩过程合并，能够以远低于奈奎斯特采样频率的频率实现信号的采集和重构，给现代信息理论注入了新的希望。本文首先对压缩感知重构算法进行了深入研究，并对重构算法提出了进一步的优化，接着对压缩感知硬件系统进行设计和初步实现。论文的主要工作有:\n (1)对压缩感知迭代阈值类算法进行了深入研究，针对迭代硬阈值算法重构精度受初始条件影响很大这一问题，提出一种改进的迭代硬阈值算法，该改进的算法是在硬阈值算法的基础上引入原子回溯的思想，通过扩大匹配原子的搜索范围来提高重构精度，改进后的算法在不增加重构复杂度的基础上能够显著提高信号的重构精度;\n (2)对压缩感知贪婪迭代类算法进行了深入的研究，针对目前大部分的贪婪迭代类算法都要求信号稀疏度作为先验知识来进行重构的问题，提出了一种适用于稀疏度未知情况下的算法——二分法子空间追踪算法，该算法能够以二分法的方式通过不断缩小稀疏度所在区间来逼近信号的实际稀疏度，仿真结果表明，二分法子空间追踪算法能够自适应得到信号的稀疏度并保持较高的重构概率。同时，与另外一个能够稀疏度自适应的算法——稀疏度自适应匹配追踪算法——相比，当信号稀疏度比较大时，该算法的重构时间明显小于稀疏度自适应匹配追踪算法，使该算法更适用于大稀疏度的实际应用场合;\n (3)研究了压缩感知理论的硬件实现方法，设计并搭建了电路级和系统级的模拟信息转换器，并进行了软件和实际硬件仿真，结果显示该系统能够很好地实现模拟信号的压缩采样，且相比于传统ADC，该硬件具有采样率低、抗噪声鲁棒性高的特点，为目前模拟信号的压缩采样提供了有效的解决方案。

关键词：压缩感知稀疏表示重构算法模拟信息转换器采样系统迭代阈值类算法

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基于压缩感知的稀疏采样与成像方法研究

基于压缩感知的稀疏采样与成像方法研究

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作者：程凯西安电子科技大学

学位级别：硕士

作为一种信息获取与处理的新理论,压缩感知已成为当前信号处理领域的一个热门研究方向。压缩感知理论指出:在满足“信号可压缩”与“观测系统与表示系统非相关”这两个条件下,能够从信号的少量采样数据中高概率复原信号,使得信号在空、... 详细信息

作为一种信息获取与处理的新理论,压缩感知已成为当前信号处理领域的一个热门研究方向。压缩感知理论指出:在满足“信号可压缩”与“观测系统与表示系统非相关”这两个条件下,能够从信号的少量采样数据中高概率复原信号,使得信号在空、时、谱等上的超分辨成为可能。由于大部分无线电信号具有可压缩性,即在某个正交/过完备字典下的编码系数是稀疏的,因此压缩感知在无线通信和成像等诸多应用中有着广泛的应用前景。例如在合成孔径雷达成像中,雷达接收到的回波可以看作是多个强散射中心回波的叠加,这种稀疏性先验使得基于压缩感知理论的稀疏成像成为可能。目前,虽然压缩感知在雷达成像显示出初步的成功,但是仍存在几个问题:第一,目前已有的压缩感知雷达成像方法基于压缩感知理论,仅利用了目标的稀疏性先验进行较少方位向脉冲下的超分辨成像。然而,随着方位向脉冲数的减少,成像质量随之迅速下降。第二,由于距离维的采样容易降低目标能量,目前已有的压缩感知雷达成像大部分均在方位维进行采样。然而,随着宽带/超宽带微波成像在安全检测与非破坏性控制等领域中的迫切需求,距离-方位维联合的超分辨技术已成为亟待解决的研究难题。针对上述问题,本文研究了基于压缩感知的稀疏采样与成像方法。具体工作如下:(1)设计了一种基于压缩感知的距离-方位联合稀疏雷达成像方法。首先对合成孔径雷达回波信号的稀疏性进行分析,研究了稀疏基的构造,实现快时间和慢时间两个维度上的联合欠采样。将该方法分别用于SAR和ISAR的超分辨成像,实验结果表明:压缩感知成像方法相对于传统微波成像方法,可以在低脉冲数下可以获得更低的旁瓣和更高的成像质量。(2)设计了一种基于显著性先验和加权L1优化的稀疏成像方法。除了目标的稀疏性先验之外,目标的显著性与几何结构可以作为先验信息以改善较少采样下的成像质量。首先利用低分辨成像结果提取视觉显著图,从中区分出显著目标区域。其次,在重构过程中对目标和背景加以不同的权值,来达到抑制背景中的杂波,同时增强目标区域中的强散射点的目标。将该方法用于256个方位维脉冲数的Yak-42数据的超分辨成像,实验结果表明:基于显著性先验的加权L1优化可以区别地对待目标和背景,实现成像时增强目标散射点同时抑制背景杂波。(3)设计了一种基于图Laplacian正则的合作式稀疏成像方法。除了目标的稀疏性先验和目标显著性之外,目标邻近距离单元的相关性也可以进一步改善成像质量。在基于显著图的加权L1优化成像基础上,挖掘临近距离单元的相似性,构成图Laplacian正则项,对原本的稀疏优化问题增加结构性约束。针对该优化问题,设计了一种基于增广拉格朗日乘子法的交替优化求解算法。将该方法用于点信号的256个方位维脉冲数的Yak-42超分辨成像,实验结果表明:图Laplacian正则项有效地降低了背景杂波中孤立的散射点,而目标上的强散射之点之间由于位于邻近距离单元,受结构性约束的影响很小。(4)设计了一种模拟信号稀疏采样的模拟信息转换器(Analog-to-Information Converter,AIC)实现。研究了基于压缩感知的模拟信号采样,设计一种基于MWC结构的硬件仿真平台,针对无线电通信系统中存在的多宽带信号,分析了MWC系统的结构、原理,实验验证其重构效果和稳定性,为稀疏雷达成像中的距离维稀疏采样的硬件实现奠定基础。

关键词：压缩感知稀疏成像显著图加权L1优化图正则模拟信息转换器

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基于压缩感知医学超声成像技术的研究

基于压缩感知医学超声成像技术的研究

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作者：欧阳显跃湖南大学

学位级别：硕士

超声成像因实无损,成本低且实时已被广泛应用于医疗诊断、工业探伤、海洋水下探测等领域。随着医学超声成像技术的不断发展,高分辨率的超声图像需求必然会引起数据量的增加,这对医学超声成像系统的数据存储性能、换能器阵元数目提出越... 详细信息

超声成像因实无损,成本低且实时已被广泛应用于医疗诊断、工业探伤、海洋水下探测等领域。随着医学超声成像技术的不断发展,高分辨率的超声图像需求必然会引起数据量的增加,这对医学超声成像系统的数据存储性能、换能器阵元数目提出越来越高的要求,而传统的超声成像分辨率却受到换能器阵列孔径的限制。本文将压缩感知理论应用在医学超声成像当中,能较好的解决上述问题。本文首先介绍了压缩感知理论的基本原理,并对该理论的三个方面:信号的稀疏变换、测量矩阵的设计和信号重构进行了深入的分析。随后以其作为理论基础,针对医学超声高质量成像造成的数据量大、换能器阵元数目多的问题进行如下方面的分析。针对医学超声成像数据量大的问题,本文深入分析了压缩感知采样理论设计的随机调制型和调制宽带型模拟信息转换器结构,根据两种结构的不足及超声回波信号时域的特点,建立了一种基于滤波的模拟信息转换器的超声成像模型,通过实验验证该模型能够降低超声成像系统回波信号的数据量,并且结合相控阵技术能够准确地探测到目标点。针对换能器阵元数目多的问题,本文利用超声成像系统各个阵元的特性,将基于空间小波域的分块稀疏方法应用在超声成像当中,并根据超声相控阵扫描采样的特点,建立三种不同的观测矩阵作为超声数据的采样策略,用于降低成像系统线性阵元通道的数目并在一定程度尽可能降低超声成像系统的复杂度。通过实验仿真验证该方法在成像不失真的情况下与传统成像方法相比,能够减少成像所需要的总数据量及线性阵元换能器接收数据道数,并与空间频率域稀疏算法相对比,该方法改善了超声成像的效果。

关键词：压缩感知医学超声成像模拟信息转换器分块稀疏

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基于压缩感知的信号频谱测量方法研究

基于压缩感知的信号频谱测量方法研究

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作者：孙彪华中科技大学

学位级别：博士

压缩感知理论利用信号稀疏性直接采样压缩后的信号,具有信号采样速率低、数据存储压力小等优点,在模拟信号采集、雷达和通信系统频谱测量、多输入多输出系统设计以及变换域采样系统设计等领域具有广泛的应用前景。将压缩感知理论应用于... 详细信息

压缩感知理论利用信号稀疏性直接采样压缩后的信号,具有信号采样速率低、数据存储压力小等优点,在模拟信号采集、雷达和通信系统频谱测量、多输入多输出系统设计以及变换域采样系统设计等领域具有广泛的应用前景。将压缩感知理论应用于频谱测量过程中,不但可以降低采样速率、提高频谱测量精确度,而且能够简化采样器结构,利于实际应用。本论文对压缩感知频谱测量中的信号建模、频谱测量算法设计以及采样硬件实现等问题进行了系统研究,取得的研究结果如下：针对多谐波稀疏信号模型开展了频谱感知方法研究。构造了信号重排函数和平坦滤波函数,使用这两种函数将多谐波稀疏信号转化为多频带稀疏信号,采用降采样压缩感知方法配合两点测频法重构原始频谱,构造了基于信号重排滤波的频谱感知方法PFSCS。与其他频谱感知方法相比,该方法既可以减少采样数量,又能够降低频谱感知计算复杂度,适合应用于窄带信号频谱测量过程中。针对多频带稀疏信号模型开展了频谱感知方法研究。采用小波边缘检测函数检测活动频带位置,构造了自适应离散椭球序列变换基进行原始频谱重构,建立了两级自适应多频带稀疏信号频谱感知方法TAMS2。实验结果表明,该方法不但降低了频谱感知计算复杂度,而且具有更好的抗噪声鲁棒性,适合应用于高噪声环境下的多频带信号频谱测量过程中。研究了压缩感知采样值的量化问题,分析了压缩感知量化原理及动态范围。针对1-bit CS框架,设计了标志位压缩感知重构算法SCSR-L2以及快速精确的两级信号重构算法FATS,分别具有信号重构精确度高以及信号重构速度快的特点。研究了“测量压缩”和“量化压缩”两种量化体制,分别针对低噪声环境和高噪声环境可以获得最佳的信号重构效果。研究了压缩感知理论的硬件实现方法。基于随机解调架构,设计并搭建了电路级和系统级的AIC采样方案。相比于传统ADC,该硬件具有采样速率低、抗噪声鲁棒性高、信号重构精确度高的特点,为目前频谱测量硬件设计所面临的来自可靠性和低采样率方面的压力,提供了有效的解决方案。

关键词：采样理论压缩感知 1-bit压缩感知多谐波稀疏信号多频带稀疏信号频谱测量模拟信息转换器

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