论文部分内容阅读
超宽带(Ultra-wideband,UWB)技术与压缩传感(Compressive Sensing,CS)理论是当今热门的研究领域。UWB技术优点明显,但由于UWB信号的频谱超宽,使其面临着采样率过高时难以采样的问题。本文把CS理论运用到UWB通信系统中,来解决UWB信号的采样瓶颈,实现UWB信号的低速采样与重构。针对脉冲超宽带(impulse radio UWB,IR-UWB)信号在采样率过高时难以采样的问题,提出了一种基于压缩传感的脉冲超宽带接收机(CS接收机),实现了信号的低速采样,并且利用正则化正交匹配追踪(ROMP)算法进行了信号重构。在CM2信道下,通过仿真实验比较了CS接收机与传输参考接收机、RAKE接收机的误码率、采样率性能。仿真结果表明,在采样率仅为奈奎斯特速率10%的情况下,CS接收机利用ROMP算法能精确地重构IR-UWB信号。针对并行分段式压缩传感(Parallel Segmented Compressive Sensing,PSCS)在多带正交频分复用超宽带(MB-OFDM-UWB)系统中无法准确重构UWB信号的问题,提出了改进的并行分段式压缩传感(Modified PSCS,MPSCS)。在多带正交频分复用超宽带系统中,利用MPSCS中基于正交匹配追踪(OMP)的重构算法进行了压缩采样与信号重构。在CM1信道下,通过仿真实验比较了MPSCS和PSCS、奈奎斯特方法的误码率、采样率性能。仿真结果显示,MPSCS在误码率、采样率方面有很大优势,而且在采样率仅为奈奎斯特速率6.06%的情况下,MPSCS能精确重构UWB信号。