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基于压缩感知的非合作超宽带信号的采样方法

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第一章 绪论

1.1研究背景及意义

1.2信号采样技术国内外发展与现状

1.3论文的主要研究内容

1.4论文的结构安排

第二章 压缩采样理论简介

2.1压缩感知理论概述

2.2变换域投影采样方法

2.3小结

第三章 基于信号投影的混合采样方法

3.1引言

3.2 HSSP的设计方案

3.3仿真结果及分析

3.4小结

第四章 基于正交投影的并行采样方法

4.1引言

4.2正交投影的并行采样结构的设计

4.3仿真实验结果与分析

4.4 小结

第五章 总结与展望

5.1本文工作总结

5.2工作展望

参考文献

致谢

作者简介

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摘要

超宽带技术作为一种新型的无线通讯技术,因其有传统信号无法比拟的优点已经成为信号处理领域一个非常重要的研究内容。随着超宽带信号带宽变得越来越宽,以传统Nyquist采样定理为指导的信号采集技术给硬件的设计和信号处理能力带来了巨大的挑战。近几年,压缩感知(Compressed Sensing,CS)的提出突破了传统采样定理对稀疏信号采集的限制。但是在非合作环境下,我们缺乏对待采样信号的先验,压缩感知理论的应用也出现了困难。在本文中,我们针对非合作环境下的超宽带信号的数据获取方法展开研究,在压缩感知的理论框架下,提出了基于信号投影的混合采样方法(Hybrid Sampling method based on Signal Projection,HSSP),并在此结构的基础上,进一步简化采样系统的结构,设计出了基于正交投影的并行采样方法(Parallel Sampling method based on Orthogonal projection,PSOP)。
  1.针对非合作环境下的超宽带信号压缩采样问题,我们提出了基于信号投影的混合采样方法,该采样结构的具体实现步骤是:(1)用基于压缩感知的模拟信息转换器(Analog to Information Converter,AIC)对输入的模拟超宽带信号进行随机投影观测;(2)对输入的模拟超宽带信号进行频域的投影观测,并利用投影系数与基函数的线性组合粗略重构信号;(3)利用主成分分析法对粗略重构信号进行 K-L分解,得到信号自相关矩阵的特征向量;(4)以特征向量矩阵作为信号稀疏的域,在压缩感知理论框架下实现信号的再次重构。该结构能够在非合作环境下实现对超宽带信号的低速采样和精确重构。
  2.为了简化采样系统的结构,降低系统的复杂度,我们提出了正交投影的并行采结构。该结构的设计思路是,首先分析了基于随机投影的并行采样结构在功能上与AIC结构的一致性,然后对随机投影的并行采样结构与频域投影系数的采样结构在结构上的相似性,将两者组合优化在一起,最终得到正交投影的并行采样结构。该结构与随机投影的混合采样结构的原理相同,都能够在非合作环境下实现对超宽带信号的低速采样和精确重构,但该结构有着更高的信号采样压缩比。
  经过仿真实验测试,本文中所提出的基于信号投影的混合采样方法和基于正交投影的并行采结构都能够精确的重构信号,可用于非合作环境下超宽带信号的低速获取。为了进一步对两种采样结构的性能分析,对实际重构的精度和误差做了评估研究,提出了进一步提高了采样结构采样性能的改进方向,发现了算法上的不足之处,提出了改进的措施。

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