论文部分内容阅读
随着信息技术的发展进步,信号处理领域所使用的频率也越来越高,以奈奎斯特定理为准则的采样技术具有采样速率高、采样数据信息冗余和后端处理数据量大的问题,而且高速率的ADC器件也难以物理实现,传统的采样技术制约了信号处理技术的发展;而压缩感知理论突破了奈奎斯特定理的限制,能够实现以远低于奈奎斯特速率的采样率进行采样。以压缩感知原理为基础的AIC技术能够在采样的同时完成数据的压缩,有效解决了采样速率高和数据量大的问题。本文研究了压缩感知理论中的基于随机解调结构的AIC技术和基于调制宽带转换器的AIC技术,利用这两种AIC技术实现了对频域稀疏信号与时域稀疏信号的压缩采样;同时讨论了降低调制信号速率及降低MWC通道数量的措施,并提出了一种通过优化傅里叶基以提高频域稀疏信号抗噪声性能的措施,完成的主要工作如下:(1)对压缩感知理论进行了介绍,列举了几种亚奈奎斯特采样技术,分析了基于随机解调结构的AIC技术与基于调制宽带转换器的AIC技术的优势。(2)对基于随机解调结构的AIC技术和基于调制宽带转换器的AIC技术进行了研究和仿真实现,详细讲述了这两种AIC技术的原理及技术实现方法,并利用频域稀疏信号和时域稀疏信号对其压缩采样功能进行了验证,也对结构中各参数对其性能的影响进行了分析。(3)针对基于随机解调结构的AIC技术和基于调制宽带转换器的AIC技术中均要求调制信号的符号变换速率不低于输入信号的奈奎斯特速率的问题,本文讨论了调制信号在AIC方案中的作用,讨论了降低调制信号速率的优化措施,并仿真分析了降低调制信号符号变换速率的可行性;对于调制宽带转换器在通道数量多,不便于物理实现的问题上,本文讨论了降低调制宽带转换器通道数量的措施,并通过仿真验证了该措施的可行性。(4)在利用AIC技术对跳频信号进行压缩采样时,针对如何提高AIC抗噪声性能的问题上,本文从稀疏基入手,在重构阶段利用优化后的稀疏基进行信号恢复以提高抗噪声的性能,并仿真对比了优化前后AIC的抗噪声性能。