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压缩采样雷达信号的快速重构方法研究

压缩采样雷达信号的快速重构方法研究

引用

作者：张素玲南京理工大学

学位级别：博士

压缩采样或压缩感知理论是根据信号的稀疏特性,以远低于奈奎斯特率的采样速率表征信号的理论。模拟信息转换(模信转换),以压缩采样理论为基础,有效地实现了稀疏模拟信号的亚奈奎斯特率采样,并在宽带信号采样中获得广泛而深入的研究。在... 详细信息

压缩采样或压缩感知理论是根据信号的稀疏特性,以远低于奈奎斯特率的采样速率表征信号的理论。模拟信息转换(模信转换),以压缩采样理论为基础,有效地实现了稀疏模拟信号的亚奈奎斯特率采样,并在宽带信号采样中获得广泛而深入的研究。在雷达应用领域,模信转换可实现宽带和超宽带雷达信号的亚奈奎斯特率采样,为宽带和超宽带雷达的发展提供了新的思路。但是,在一些应用领域,常常要恢复雷达回波的奈奎斯特率采样信号。从信号重构角度,这是一个大规模稀疏重构问题,现行的稀疏重构算法需要大的存储空间、计算量大,难以实现实时重构。模信转换,根据采样信号对象不同,具有不同的实现结构。业已发展的模信转换系统可分为低通型模信转换、带通型模信转换和多带型模信转换。本文针对这三种模信转换在雷达信号采样中的应用,研究奈奎斯特率雷达信号的快速重构方法。本文的主要工作和贡献如下:1.将随机解调模信转换应用于脉冲雷达基带信号采样,提出了一种分段滑动重构方法,实现了雷达基带回波信号的快速重构。随机解调是一种典型的低通型模信转换系统,可实现雷达基带回波信号的亚奈奎斯特采样。基于对随机解调系统特性和雷达基带回波信号稀疏表示字典的分析,本文发现测量矩阵具有带状结构,并据此提出了一种分段滑动重构方法。该方法对观测时间内获得的压缩测量数据进行重叠分段,将大规模稀疏重构问题分解为一系列小规模稀疏重构子问题,通过采用滑动方式依次求解每个子问题实现信号的快速重构。分段重构性能受到相邻段引入干扰的影响,本文从理论上分析了分段滑动重构方法的重构性能,并通过仿真验证了该方法的有效性。2.将正交压缩采样模信转换应用于脉冲雷达带通信号采样,提出了一种近似处理方法,实现了雷达基带回波信号的快速重构。正交压缩采样是一种带通型模信转换系统,可以实现带通模拟信号的亚奈奎斯特采样,并能够同时获取带通信号同相和正交分量的压缩测量。本文将正交压缩采样系统应用于雷达中频回波信号采样,在对正交压缩采样系统特性进行分析的基础上,将正交压缩采样测量矩阵近似成带状矩阵。由于近似矩阵与随机解调测量矩阵的结构相类似,因而可以根据正交压缩采样的测量数据,采用分段滑动重构方法实现快速重构。本文从理论上分析了对测量矩阵进行近似的合理性,并通过仿真分析验证了其可行性和有效性。3.将多带正交压缩采样模信转换应用于脉冲雷达多带信号采样,提出了块稀疏分段滑动重构方法,实现了每个子带基带信号的快速重构。多带正交压缩采样是一种多带型模信转换系统,可以实现多带模拟信号的亚Landau率采样,并同时获取每个子带同相和正交分量的压缩测量。本文考虑等带宽多带雷达应用场景,将多带正交压缩采样系统应用于多带雷达信号采样。基于对等带宽多带雷达回波信号的分析,揭示出回波信号的块稀疏性,继而提出采用块稀疏重构模型恢复所有子带回波信号的方法,并发展了块稀疏分段滑动重构方法来实现快速重构。该方法根据分段滑动重构方法的分段方式,将大规模块稀疏重构问题分解成一系列小规模块稀疏重构子问题,通过依次求解每个子问题实现快速重构。数值仿真验证了块稀疏分段滑动重构方法的有效性。4.将分段滑动重构方法应用于压缩采样雷达运动目标回波信号的重构,提出了基于正交投影的加权稀疏分段滑动多脉冲回波快速重构方法。与单脉冲回波不同,运动目标在脉冲积累时间内可能产生跨距离单元现象,使得回波信号表示系数具有稀疏时变性。本文首先采用概率分布模型描述稀疏位置的变化,将多脉冲回波信号重构转化为加权稀疏重构问题;然后根据分段滑动重构思想,提出基于正交投影的加权稀疏分段滑动重构方法来实现快速重构。该方法利用前一个脉冲稀疏位置估计信息,构造相邻段引入干扰的正交补空间,将子段压缩测量投影到构造的正交补空间,有效地抑制了相邻段引入的干扰。数值仿真验证了方法的有效性。

关键词：压缩采样压缩感知模拟信息转换随机解调正交压缩采样多带压缩采样稀疏重构分段滑动重构块稀疏重构加权稀疏正交投影

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基于平移不变空间的分数阶域稀疏信号压缩采样方法研究

基于平移不变空间的分数阶域稀疏信号压缩采样方法研究

引用

作者：赵浩然哈尔滨工业大学

学位级别：博士

分数阶域稀疏信号为分数阶傅里叶变换下频谱占有有限宽度的信号,这类信号广泛出现于以线性调频作为调制信号的雷达波信号,其在分数阶域的表现为相对较少的几个窄频带,不同的窄带信号分布在较宽的分数阶域内。针对这类信号的采样,分数阶... 详细信息

分数阶域稀疏信号为分数阶傅里叶变换下频谱占有有限宽度的信号,这类信号广泛出现于以线性调频作为调制信号的雷达波信号,其在分数阶域的表现为相对较少的几个窄频带,不同的窄带信号分布在较宽的分数阶域内。针对这类信号的采样,分数阶域的奈奎斯特采样定理仍然以信号最大频率的两倍作为采样率,由于信号的最大分数阶域频率较高,因此,在获取模拟信号的信息时,所要求数据处理系统的采样率较高,随之带来的数据传输带宽与系统的存储器容量的负担,成为信息系统发展的重要瓶颈。压缩感知的出现突破了传统的信息获取方式,但基于压缩感知的分数阶域压缩采样方法处理对象为离散信号,无法对连续的模拟信号进行采集,另外,现有基于模拟信息转换器的压缩采样方法多数以频域稀疏信号为处理对象,在处理分数阶稀疏信号时,重构概率较低。目前,分数阶域稀疏信号广泛应用于雷达、通讯等领域,研究分数阶域稀疏信号的压缩采样方法以扩展现有模拟信息转换器的应用范围将变得非常有意义。本文主要基于以下3个方面内容进行研究:1.分数阶域稀疏信号采样方法以分数阶域平移不变空间采样为基础,当前分数阶域平移不变空间采样模型采用单一生成函数,无法对多通道采样结构及多模型复合信号进行建模,本文提出了基于多生成函数的分数阶域广义平移不变空间采样模型,利用该采样空间的生成函数可以形成一组Reisz基或正交基。一方面,广义平移不变空间采样模型的提出可以扩展现有的分数阶域采样结构;另一方面,广义平移不变空间采样为分数阶域稀疏信号压缩采样提供基础。在分数阶域广义平移不变采样空间的模型下,提出基于多生成函数的采样方法。实验证明该采方法相比较于传统的采样方法在相同的采样率下对线性调频信号有更高的重构精度。通过选择不同的滤波器,分数阶域广义平移不变空间采样模型可构建新的采样结构。2.针对当前压缩采样方法对分数阶域稀疏信号重构概率较低的问题,本文提出基于随机解调的分数阶域稀疏信号压缩采样方法。本文首先将压缩采样定理与平移不变空间采样结合,构建分数阶域平移不变空间的稀疏信号压缩采样方法。在平移不变空间中拥有L个生成函数,而实际信号需要K(K转换器,通过将需要采样的区域进行均分的方法来构造系统的生成函数,进而利用感知矩阵与生成函数构建随机滤波器实现分数阶域多频带信号的压缩采样。在分数阶域多频带信号压缩采样电路中,模拟信号首先与线性调频信号以及周期的随机±1序列进行混频,然后经过低通滤波器并以较低采样率进行均匀采样。分数阶域多频带信号压缩采样电路中每个通道的采样率以及系统的总采样率远低于信号的分数阶奈奎斯特采样率。文中利用了分数阶傅里叶级数证明方法的可行性,分析了系统参数的选择以及分数阶阶次对系统的影响。实验中利用均方误差分析了系统的重构精度,利用信号重构成功率分析了系统的鲁棒性以及分数阶阶次对采样系统的影响。

关键词：分数阶傅里叶变换平移不变空间压缩感知模拟信息转换分数阶带限信号调制宽带转换器线性调频

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基于线性正则变换的函数空间中模拟信号压缩感知

基于线性正则变换的函数空间中模拟信号压缩感知

引用

作者：宋维斌哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

经典傅里叶变换是一种基本的信号与系统分析工具,在平稳信号与时不变系统分析中占据着重要的作用。然而,对于非平稳信号和时变系统,傅里叶分析通常只能得到近似的结果,并不一定是最优的。为此,在傅里叶分析基础上涌现出一系列新型的信... 详细信息

经典傅里叶变换是一种基本的信号与系统分析工具,在平稳信号与时不变系统分析中占据着重要的作用。然而,对于非平稳信号和时变系统,傅里叶分析通常只能得到近似的结果,并不一定是最优的。为此,在傅里叶分析基础上涌现出一系列新型的信号变换,极大丰富了经典信号处理的理论体系。其中,线性正则变换作为傅里叶变换的广义形式,为信号分析和处理提供了崭新的视角,近年来在信号处理领域备受关注,广泛应用于滤波器设计,雷达系统分析,时频分析,加密和通信等方面。采样作为信号处理的一个基础性问题,是线性正则变换得以实际应用的基础。然而,现有线性正则变换采样理论承袭了经典香农采样定理的思想,在进一步降低采样率上存在着瓶颈效应的制约。受近年来信号处理领域出现的压缩感知理论的启发,在采样和信号重构过程充分考虑信号的稀疏特征,从而能够有效克服这一瓶颈。鉴于此,本文从函数空间的角度,结合信号在线性正则变换下所呈现出的稀疏特征,构建了模拟信号的压缩感知理论,得到的主要结果可以归结为以下几个方面:首先,从线性正则变换域带限函数空间的角度,建立了稀疏多谱线和稀疏多频带信号模型。基于此,提出了线性正则变换域带限模拟信号的压缩采样与重构方法,并通过数值分析进行了仿真验证。其次,构建了线性正则变换下信号稀疏表示的不确定性原理,分析了基函数的最小相关值和不确定关系的紧致性。之后,基于不确定性原理证明了信号在两组基函数的联合稀疏表示下具有唯一性,为建立线性正则变换域一般函数空间中模拟信号的压缩感知奠定了理论基础。最后,从线性正则变换域一般函数空间出发,利用信号在函数空间中的稀疏特性,结合压缩感知理论提出了无带限条件约束的模拟信号压缩采样与重构方法。并以具体的实例通过数值分析阐明了所提压缩采样与重构方法的机理,验证了理论分析的结果。

关键词：线性正则变换模拟信号压缩感知采样与重构模拟信息转换

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基于随机解调的电网超谐波压缩感知测量方法

基于随机解调的电网超谐波压缩感知测量方法

引用

作者：计志勇湖南大学

学位级别：硕士

超谐波是由于IGBT等电力电子器件大量应用而产生的2-150k Hz频率范围内的新型电能质量扰动。随着高频化的电力电子器件广泛应用以及分布式能源的大规模并网,超谐波所引发的电能质量问题日益凸显,其危害日盛。实现超谐波的快速准确检测... 详细信息

超谐波是由于IGBT等电力电子器件大量应用而产生的2-150k Hz频率范围内的新型电能质量扰动。随着高频化的电力电子器件广泛应用以及分布式能源的大规模并网,超谐波所引发的电能质量问题日益凸显,其危害日盛。实现超谐波的快速准确检测对于保证智能电网安全、稳定、经济运行具有重要意义。在智能电网框架下,电力部门需要不间断地采集电网信号来监测电网的运行状态。目前电力信号采集方法基于Nyquist采样定理,由于超谐波具有频率高、频谱广的特性,因此检测时需要高速模-数转换器,这势必会产生海量采样数据,从而引发数据传输效率低、存储成本高等问题。压缩感知(Compressed Sensing,CS)理论是一种新型信号采集方法,能够突破Nyquist采样定理的限制,对稀疏信号进行压缩采样。本文将CS理论引入超谐波检测领域,在理论研究和仿真分析的基础上,采用模拟信息转换技术,搭建基于随机解调(Random Demodulation,RD)的超谐波压缩感知测量系统。首先,本文介绍超谐波的定义,阐述其产生机理、传播特性及危害。通过分析国内外超谐波检测方法的现状,指出了现行方法存在的不足,并给出基于CS理论的超谐波检测方案,证明了多种稀疏基下超谐波的稀疏特性。此外,对基于RD的超谐波压缩感知测量过程进行推导,分析了影响RD架构采样精度的因素。其次,为解决超谐波压缩感知测量过程中采用离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform,DFT)基导致的频谱泄露和栅栏效应问题,提出一种基于RD架构的超谐波加窗压缩感知测量方法。该方法通过对m序列按窗函数加权实现对超谐波的加窗压缩观测,并利用谱线插值修正重构频谱。不同工况下的仿真实验表明,本文所提方法可有效降低频谱泄露的影响,提高超谐波参数估计的精度。再者,针对压缩感知重构过程效率低、耗时久的问题,第一步通过共轭转置法降低矩阵构造的复杂度,实现传感矩阵的快速构造;并采用离散哈特莱变换优化稀疏基,其与DFT基相比可提高计算效率、减小内存消耗。第二步针对稀疏度自适应匹配追踪算法步长固定、收敛速度慢的问题,提出采用二分搜索改进重构算法,加快稀疏度搜索过程,提高算法的重构效率。最后,在仿真验证的基础上,设计基于RD的超谐波CS测量系统,并通过实测验证本文方法的准确性与可行性。简述系统的整体结构与工作流程,详细介绍各模块硬件设计及软件实现流程。实测结果表明,基于RD的压缩感知测量系统能够以低至4%的观测数据完成超谐波的检测,在实际应用中具有一定的可行性。

关键词：超谐波检测随机解调压缩感知改进重构算法模拟信息转换

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基于压缩感知的智能配电网采集系统研究

基于压缩感知的智能配电网采集系统研究

引用

作者：王楚然北京交通大学

学位级别：硕士

近年来,对压缩感知理论(Compressed sensing,CS)的研究日益增多,其研究热点主要聚焦于图像重构、雷达成像、数据通讯、电力系统等方面。本文着眼于配电网中信号采集数据量冗余,且需要大量的数据存储空间等问题,在总结国内外对压缩感知... 详细信息

近年来,对压缩感知理论(Compressed sensing,CS)的研究日益增多,其研究热点主要聚焦于图像重构、雷达成像、数据通讯、电力系统等方面。本文着眼于配电网中信号采集数据量冗余,且需要大量的数据存储空间等问题,在总结国内外对压缩感知理论研究的基础上,利用基于压缩感知的模拟信号处理模型(AIC),将其应用于含有谐波、间谐波、电压暂升以及电压暂降等几种电能质量信号的压缩采样中,并对该模型的仿真构架、重构精度、硬件设计与实现等几方面展开了研究工作,主要内容如下:本文首先对压缩感知理论与经典奈奎斯特采样理论进行了详细的对比与分析,得出CS理论在各方面的优势及该理论的应用前提,即信号本身是稀疏的,或在某种域上是稀疏或可压缩的;同时应用MATLAB对基于CS理论的几种重构算法进行仿真分析,分别在不同测量值M与不同稀疏度K时,对比重构成功概率,在每组仿真数据重复进行1000次的情况下,选取出其中重构性能优良的重构算法——正交匹配追踪法(OMP)作为本文研究中所使用的重构算法;而后由于电能质量信号经傅里叶基变换后是稀疏的,确定了 CS理论对于电能质量信号的可行性,并给出了相关电能质量信号的模型。在此基础上,搭建了基于压缩感知理论的模拟信息转换器(AIC)中随机解调器(RD)的仿真模型,编制了与RD模型相对应的OMP重构算法,并在不同压缩比的情况下、通过对比重构信噪比曲线、均方误差曲线两项指标,同时在每种情况下分别仿真200次,得出RD模型在对电能质量信号进行压缩采样重构的过程中,最佳压缩比为1/4时,重构效果最好。提出一种同样符合CS理论的积分点火电路(IF)模型,并应用MATLAB搭建出IF仿真模型,同时编制出与IF模型相对应的重构算法,通过仿真分析得出IF模型能够对信号进行自适应采样,随着信号幅值的大小调节采样间隔,对暂态信号较为敏感,能反应电力系统状态的变化,压缩采样后的信号为单位脉冲序列,无量化误差产生。同时,提出IF模型重构算法的改进方案。通过RD模型与IF模型的对比,得出RD模型在信号重构、参数设置等方面优于目前的IF模型,确定本文采用RD模型作为硬件设计基础。最后基于RD模型原理框图与仿真模型进行硬件设计与实现。对RD系统中的每个模块从原理到框架再到电路的设计和相关功能的实现,都给出了详细的方案、设备的选择、电路原理图以及硬件实物。其中伪随机序列生成与AD采样均采用FPGA控制;同时基于所产生序列需要电压调节设计了电平转换电路;混频功能的硬件设计采用乘法器AD835;积分功能的硬件等效于低通滤波器,选用型号为OPA4353的运算放大器实现;并针对各个模块及芯片所需供电电压不同,利用型号为ASM1117系列的稳压芯片设计了能够提供不同电压的电源电路;最终完成了模拟信息转换器的整体硬件设计与实现。通过硬件测试与调试,确定了CS理论对于电能质量信号采集压缩与重构的可行性。

关键词：压缩感知重构算法电能质量信号模拟信息转换积分点火

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基于压缩感知的电子侦察技术研究

基于压缩感知的电子侦察技术研究

引用

作者：王茂森西安电子科技大学

学位级别：硕士

宽带数字接收机在电子侦察中扮演着十分重要的角色,为满足现代电子战环境下的全概率侦收,要求侦察接收机具有较大的瞬时带宽和较高的精度,传统的奈奎斯特理论框架下的高速采样设备已经很难满足要求。压缩感知理论指出,如果信号具备稀疏... 详细信息

宽带数字接收机在电子侦察中扮演着十分重要的角色,为满足现代电子战环境下的全概率侦收,要求侦察接收机具有较大的瞬时带宽和较高的精度,传统的奈奎斯特理论框架下的高速采样设备已经很难满足要求。压缩感知理论指出,如果信号具备稀疏性,就能够以远低于奈奎斯特频率的速率对信号进行采样并精确重构,使得对数据的采样变成直接对信息的采样,降低了硬件实现难度和数据存储与传输的复杂度。这种基于压缩感知理论对模拟信号的采样方法称为模拟信息转换(Analog to Information Conversion,AIC)技术。本文围绕压缩感知在电子侦察技术中的应用展开研究,主要分为以下几个方面的工作:1.研究一种基于MWC结构的宽带数字接收机。首先研究了目前应用最为广泛的数字信道化接收机,数字信道化接收机虽然有良好的性能但是ADC的采样速率仍然是限制其瞬时带宽的重要因素。因此考虑将AIC技术应用到电子侦察接收机的设计中,研究了侦察接收机接收信号的稀疏性,并分析和比较了RD和MWC两种AIC结构,将更为合适的MWC结构作为侦察接收机的采样框架。通过对特定观测时间段内到达的线性调频信号的仿真实验证明了其性能。2.研究了压缩感知中观测矩阵的设计。在研究混沌观测矩阵的基础上研究一种Cat-Toeplitz观测矩阵的构造方法。Cat混沌序列具有良好的伪随机特性且易于产生和实现,托普利兹矩阵自由度较小只需较少的元素,将二者优势结合构造新的观测矩阵。通过计算该矩阵的相关性系数并和常用的高斯观测矩阵进行对比,说明该矩阵满足相关性判别条件,通过对一维时域稀疏信号的仿真实验并和常用的随机高斯矩阵、随机伯努利矩阵进行比较说明该矩阵有较好的性能。研究了基于压缩感知的DOA估计方法,将该矩阵用于电子侦察的DOA估计,仿真实验证明该方法在减少阵元接收通道数的情况下仍具有良好的性能。3.研究了C-AIC采样结构,并搭建了压缩感知宽带接收机半实物仿真平台。用CT观测矩阵作为混频序列对MWC结构进行改进,降低了硬件实现的复杂度,通过仿真实验证明该结构能以较少的采样通道数达到和MWC结构相同的重构成功率,且在信噪比较低时和MWC结构相比有更高的重构成功率。设计了硬件采样板卡和上位机演示软件,通过对各部分电路的分析和优化使板卡具有较好的性能和较低的功耗。通过在该平台上的多次实验证明其能够以远低于奈奎斯特频率的采样速率成功重构原始信号。

关键词：压缩感知电子侦察宽带数字接收机模拟信息转换

来源：评论

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基于压缩采样的UHF相关跳频检测技术研究

基于压缩采样的UHF相关跳频检测技术研究

引用

作者：卢聪敏杭州电子科技大学

学位级别：硕士

随着空间中的电子对抗愈演愈烈,传统的定频通信技术已无法满足现代军事通信的要求。跳频通信系统因其优秀的抗干扰能力和多址组网能力,在各种民用和军用通信领域中得到了广泛的应用,并在应用过程中得到了长足的发展,产生了一些新型的跳... 详细信息

随着空间中的电子对抗愈演愈烈,传统的定频通信技术已无法满足现代军事通信的要求。跳频通信系统因其优秀的抗干扰能力和多址组网能力,在各种民用和军用通信领域中得到了广泛的应用,并在应用过程中得到了长足的发展,产生了一些新型的跳频通信技术,相关跳频(又称差分跳频,Differential Frequency Hopping, DFH)通信技术就是其中之一作为跳频系统中的新成员,相关跳频通信技术越来越引起人们的重视,它具有更为优秀的内在的抗干扰能力,同时相对于常规跳频系统能提供更高的数据传输速率。目前,相关跳频通信技术已成功地应用到短波通信中,它克服了短波通信中的带宽受限、干扰严重、多径衰落等问题,实现了集高速跳频和高速数据传输于一身,但要想在特高频(Ultra-high Frequency, UHF)频段应用该技术目前还存在诸多的困难,比如过大的工作带宽造成ADC器件难以胜任、测不准原理决定了频率分辨率和跳速之间的矛盾等,这些问题都困扰着相关跳频通信技术在UHF频段中的应用。近年来,国外的一些学者提出了一种全新的信息采集理论——压缩采样(又称压缩传感,Compressive Sampling, CS)理论,该理论能突破传统的奈奎斯特采样定理中关于采样率至少是目标信号中最大频率两倍(奈奎斯特率)的限定,能极大地降低数据的采集和处理成本,有望为信息采集理论带来一次新的革命。为探索在UHF频段实现相关跳频通信技术,本课题通过将压缩采样理论引入到信号检测中,开展了UHF相关跳频检测技术的具体研究,提出了一种新的解决思路。全文首先从跳频通信技术入手,分别对常规跳频技术和相关跳频技术进行了详细地介绍,阐述了其基本的工作原理和主要技术指标,说明了相关跳频技术的优势所在。接着对压缩采样理论的基本概念和实现方法进行了全面细致地介绍,对其中的关键技术如观测矩阵的设计、AIC系统的实现结构及性能分析和信号重建算法等进行了较为深入的研究,并对它们的实现过程和特点作了具体的分析。在随后的两章中,针对跳频通信所面临的复杂的电磁环境,从解决UHF相关跳频检测问题和定频干扰中的跳频分离问题这两个角度出发,分别提出了一种基于压缩采样理论的UHF相关跳频频率检测方法和基于堙灭滤波的跳频信号分离方法,并着重对当中的一些关键步骤和重点问题进行了详细地探讨,最后通过计算机仿真,验证了理论研究的可行性。

关键词：压缩采样相关跳频跳频检测模拟信息转换定频分离

来源：评论

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面向压缩感知的稀疏信号重构算法研究

面向压缩感知的稀疏信号重构算法研究

引用

作者：曹离然哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

压缩感知(Compressed Sensing, CS)是近年来信号处理领域最热门的研究方向之一,由于其特殊的采样方式可以突破传统奈奎斯特(Nyquist)定理的限制,因此在雷达成像、无线传感器网络、射频通信、医学图像处理、图像设备采集等方面有非常广... 详细信息

压缩感知(Compressed Sensing, CS)是近年来信号处理领域最热门的研究方向之一,由于其特殊的采样方式可以突破传统奈奎斯特(Nyquist)定理的限制,因此在雷达成像、无线传感器网络、射频通信、医学图像处理、图像设备采集等方面有非常广阔的应用前景。压缩感知的一个重要任务就是对压缩采样后的信号进行重构,目前引起了众多学者的关注和研究。本文主要从压缩感知基本理论出发,对压缩感知重构算法目前存在的一些问题进行深入研究。从提高信号重构概率、降低复杂度等方面入手,首先对压缩感知标准稀疏信号常用算法进行了总结,尤其针对匹配追踪(Matching Pursuit, MP)类算法进行了详细阐述,然后研究了基于块稀疏信号模型的重构算法,最后研究了面向模拟信息转换(Analog to Information Converter, AIC)的重构算法,并通过仿真实验验证了算法的有效性。本文的主要研究内容和取得的成果如下: 1.总结部分常用标准稀疏信号重构算法,并进行对比实验,尤其深入研究匹配追踪类算法,重点针对目前正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit, OMP)算法中匹配操作采用内积不准确的缺点,提出了一种基于相关系数的修正OMP算法。该算法利用相关系数代替内积进行原子匹配操作,提高了寻找信号支撑集的概率,从而提高了最后信号的重构概率。仿真实验表明该算法在一维信号的重构概率以及二维图像信号的重构信噪比等方面均优于标准OMP算法,具有较好的适用性。 2.研究基于块稀疏模型的信号重构算法,针对大多数块稀疏信号重构算法重构概率低、复杂度高以及所需先验知识多等缺点,提出了三种改进算法。首先引入子空间及回溯思想,提出了一种块稀疏子空间匹配追踪算法。该算法每次迭代对整个信号支撑块进行估计,且利用回溯对上一次估计的信号支撑集进行修正,该算法在复杂度和重构概率方面较多数块稀疏信号重构算法都有提高。然后,本文针对实际中块稀疏度未知的问题,提出了一种块稀疏度自适应迭代重构算法,该算法不需块稀疏度作为先验知识,只需初始化块稀疏度进行迭代,直到估计出块稀疏度和源信号为止。该算法在复杂度方面和原有多数重构算法具有相同的数量级,但重构概率有了提高。最后,本文针对实际中块稀疏度和块大小都未知的情况,提出了分块大小未知的自适应匹配追踪算法,该算法不需要块大小以及块稀疏度的先验知识,只需初始化块大小和块稀疏度,迭代过程中可以交替地估计块大小、块稀疏度和源信号,最后通过残差和估计信号的块稀疏度水平作为算法的终止条件。该算法在复杂度方面比多数算法略有提高,但所需先验知识少,重构概率高,在对实时性要求不太严格的情况下有较好的适用性。本文通过仿真实验验证了三种改进算法在块稀疏信号重构时的有效性。 3.研究面向模拟信息转换的信号重构算法,重点针对多频带信号调制宽带转换器(Modulated Wideband Converter, MWC)采样系统的重构算法进行深入研究。目前对MWC采样系统的重构算法多数采用同步正交匹配追踪(Simultaneous Orthogonal Matching Pursuit, SOMP),针对目前SOMP算法效率低、重构概率不高等缺点,本文提出了一种修正信号支撑频带的同步子空间追踪算法,该算法每次迭代过程中对整个信号支撑频带进行同步估计,并在下一次迭代过程中利用最小均方准则进行估计信号支撑频带的修正,最终确定信号支撑频带,从而重构出源信号。对MWC采样系统重构的仿真实验表明,本文算法在复杂度和重构概率上较SOMP算法都有一定的优势,且本文算法的抗噪性能也较好,具有很好的适用性。

关键词：压缩感知匹配追踪块稀疏模拟信息转换

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基于AIC的压缩感知雷达信号处理应用研究

基于AIC的压缩感知雷达信号处理应用研究

引用

作者：刘金璐大连海事大学

学位级别：硕士

在现代通信领域中,宽带信号得到了越来越普遍的应用。就雷达系统而言,无论军事上还是民用上,都需要较高的距离分辨率,而距离分辨率又直接决定于信号带宽,这便使得雷达系统发射信号带宽越来越宽；而在接收端处理过程中,由于奈奎斯特采样... 详细信息

在现代通信领域中,宽带信号得到了越来越普遍的应用。就雷达系统而言,无论军事上还是民用上,都需要较高的距离分辨率,而距离分辨率又直接决定于信号带宽,这便使得雷达系统发射信号带宽越来越宽；而在接收端处理过程中,由于奈奎斯特采样定理的限制,回波信号的采样率要大于2倍的信号带宽,使得硬件实现越来越困难。考虑到上述问题,我们希望打破奈奎斯特定理的限制,找到一种不依赖于信号带宽的方法来处理回波信号,而压缩感知理论的提出便为这提供了可能。压缩感知理论是近几年流行起来的一个新方向,采用非自适应线性投影来保持信号的原始结构,可以用少量观测值提取信号中的有效信息,以远低于奈奎斯特频率对信号进行采样,通过数值最优化问题准确重构出原始信号。因此本文将压缩感知理论应用于雷达回波信号处理中,以降低资源消耗,提高雷达系统性能。本文的主要研究内容为将模拟域的连续雷达回波信号通过模拟信息转换结构直接进行压缩采样得到离散观测样值点,再利用重构算法进行重构得到稀疏系数,结合匹配滤波算法可知该稀疏系数即为匹配滤波输出,通过该输出中包含的回波信号的相位信息以及目标的散射系数信息对目标测量数据进行距离压缩,再利用保留的相位信息对方位进行压缩处理获得来波方向。这样不仅可以大大降低传输成本,而且基于压缩感知的匹配滤波算法既可以克服传统匹配滤波算法低信噪比情况下存在旁瓣干扰的缺点,还由于只需得到匹配滤波输出,受噪声干扰小,所以大大提高了整个系统的性能。但是由于结合压缩感知算法使得该雷达系统的距离分辨率降低,因此最后还讨论了基于压缩感知的协作MIMO雷达收发模型。该模型既能够快速收集各方位上的回波信号数据,又能够克服回波信号的距离压缩中存在的分辨率低的缺点。

关键词：雷达回波信号模拟信息转换压缩感知匹配滤波距离向

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随机解调系统的盲校准方法研究

随机解调系统的盲校准方法研究

引用

作者：曹前哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

随着毫米波、亚毫米波等新体制雷达的研制及应用,雷达面临的信号环境日趋复杂,雷达信号的带宽也飞速增大。由于奈奎斯特采样定理的限制,超宽带雷达信号的采样对现有的模数转换器来说是一个巨大的挑战。随机解调是一种基于压缩感知理论... 详细信息

随着毫米波、亚毫米波等新体制雷达的研制及应用,雷达面临的信号环境日趋复杂,雷达信号的带宽也飞速增大。由于奈奎斯特采样定理的限制,超宽带雷达信号的采样对现有的模数转换器来说是一个巨大的挑战。随机解调是一种基于压缩感知理论的模拟信息转换器,能够实现对多频点信号的压缩采样与重构,具有实现相控阵雷达阵列接收通道的压缩采样设计的应用潜力。但是实际的随机解调系统中存在非理想因素,器件的实际参数与理想值之间存在偏离,导致系统的模型失配,进而造成系统性能的下降,校准是确保系统性能指标的必要条件。目前随机解调系统的校准大多采用传统的非盲校准方法,依赖测试激励输入,操作复杂,实时性差,而针对随机解调系统盲校准的研究较少。本文主要针对随机解调系统中低通滤波器的非理想特性,研究随机解调系统的盲校准方法。所做的主要工作如下: 1、研究了压缩感知理论和随机解调的原理,分析了随机解调系统的数学模型,进行了理想条件下的随机解调系统仿真实验。分析了实际随机解调硬件系统中存在的非理想因素,并通过仿真实验分析了低通滤波器的参数误差对系统性能的影响。 2、针对随机解调系统中的低通滤波器的参数误差,设计了随机解调系统的盲校准算法,从系统的压缩采样观测值中重构出原多频点信号和实际低通滤波器的单位冲激响应。设计了使用调制输入的稀疏盲解卷积算法,以此为基础设计随机解调系统的盲校准算法,通过仿真实验分析了设计的稀疏盲解卷积算法和随机解调系统盲校准算法的性能。 3、设计了随机解调硬件实验平台,用于本文提出的盲校准算法的硬件实验验证。使用FPGA板卡、FMC子板、模拟乘法器、低通滤波器完成信号的生成、混频、低通滤波、低速采样,采样值通过JTAG传输到上位机用于信号重构。 4、使用随机解调硬件实验平台进行了信号重构实验,在滤波器的参数信息完全未知的情况下成功重构出原信号,重构信噪比可以达到32.67dB,证明了提出的随机解调系统盲校准算法的有效性。进行多次硬件实验,详细分析了盲校准算法的重构性能。进一步分析了实际随机解调硬件系统中存在的非理想因素。

关键词：压缩感知随机解调模拟信息转换盲校准方法盲解卷积

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