基于AIC信息的稀疏信號解調(diào)技術研究.pdf

1、隨著電子信息技術的飛速發(fā)展,通信信號的帶寬越來越寬,若用傳統(tǒng)的奈奎斯特采樣定理來實現(xiàn)信號的采集,必將會給硬件實現(xiàn)帶來極大的挑戰(zhàn)。然而,近幾年來國內(nèi)外興起了一種新的信號采集理論——壓縮采樣(Compress Sampling,CS)理論,該理論利用原始信號在某變換基上存在稀疏性,用一個與變換基不相關的觀測矩陣,以遠低于奈奎斯特的采樣速率將原始信號投影到低維空間上,得到少量的信息樣點,并能夠通過最優(yōu)的稀疏重建算法重構出原始信號。相比傳統(tǒng)信號

2、獲取和處理過程,壓縮采樣對信號進行采樣的同時也對數(shù)據(jù)進行了壓縮,即將信號數(shù)據(jù)的采集和壓縮合二為一了。本文研究討論了基于壓縮采樣理論的模擬信息轉(zhuǎn)換(Analog-to-Information Converter,AIC)技術,介紹了模擬信息轉(zhuǎn)換架構的主要思想,對模擬信號通過AIC器件后得到的信息域數(shù)據(jù)進行了分析處理,并深入研究了基于AIC的稀疏跳頻信號的解調(diào)問題。論文研究的主要內(nèi)容及創(chuàng)新點如下:
　　1、首先簡單的介紹了壓縮采樣理論

3、基本知識,從信號的稀疏分解、測量矩陣的設計、重建算法等方面進行了研究。并把壓縮采樣過渡到模擬域,分析了三種模擬到信息采樣結構——偽隨機調(diào)制型AIC結構、并聯(lián)型AIC結構、分段積分型AIC結構,并分別進行了數(shù)值仿真,對比了不同的采樣結構下信號重建的效果。
　　2、研究了基于壓縮采樣的 AIC信息的信號重建算法,介紹了凸松弛算法和貪婪算法的模型及步驟,并通過仿真實驗進行了比較分析。通過結合了正則化正交匹配追蹤算法的信號快速重建和稀疏度

4、自適應匹配追蹤算法的稀疏度自適應等優(yōu)點,提出了一種改進型的稀疏度自適應變步長正則化匹配追蹤算法,并通過仿真實驗證明了此方法的可行性。
　　3、分析了AIC信息的干擾抑制問題,針對跳頻AIC信息中混入的定頻干擾,對比了三種抑制方法:最小均方誤差法、湮滅濾波器法和可控信息域陷波法。通過實驗仿真,表明三種定頻抑制方法都能較好的從混合AIC信息中分選出跳頻信息。
　　4、最后研究了基于 AIC信息的跳頻信號解調(diào)技術。設計構造了基于1