预调制多陪集采样系统

目前,压缩采样系统主要有随机解调器、调制宽带转换器和多陪集采样3种,其中,多陪集采样的系统框架简单、重构成功率高,但用硬件实现时面临两个难题,一是低速模数转换器(ADC)的输入模拟带宽存在上限,二是难以实现各通道上的精准时延。借鉴调制宽带转换器在采样前先对输入信号进行预调制的思想,将预调制与多陪集采样结合,提出了预调制多陪集采样系统。采样前,在采样系统各通道上,由随机序列发生器产生周期单脉冲序列,对输入信号进行频谱调制以降低采样前信号的模拟带宽;然后,调制信号由低速ADC进行采样,且各通道上的低速ADC与随机序列发生器列共用同一个控制时钟;最后,采用多信号分类算法(MUSIC)算法近乎无失真地重构出输入信号。仿真实验结果表明,当以15%的奈奎斯特采样速率对输入信号进行压缩采样时,重构信号的均方误差仅为10-5量级。这验证了该采样系统的可行性,有效解决了多陪集采样系统的两个难题。

调制宽带转换器与多陪集采样在稀疏多频带信号采样中的应用

目前研究的亚奈奎斯特采样方法有调制宽带转换器和多陪集采样,二者都是用于获取时间连续、频谱稀疏信号的采样方法,多陪集采样是非均匀的亚奈奎斯特采样,调制宽带转换器是均匀的奈奎斯特采样.从采样方法、频谱支撑区恢复、信号重构和复杂度等方面,对调制宽带转换器与多陪集采样在稀疏多频带信号采样中的应用进行分析.仿真实验结果表明,在相同的平均采样速率下,调制宽带转换器的均方误差大于多陪集采样,但多陪集采样对各通道时延的精确要求给其硬件实现带了很大困难,而调制宽带转换器易于在实际应用中允许的误差范围内硬件实现.

基于多陪集采样的射电天文信号功率谱密度估计

提出一种利用亚奈奎斯特采样数据估计信号功率谱密度的方法.首先选取适当的多陪集采样(Multi-coset Sampling,MCS)模式对待观测信号采样,然后计算MCS系统各通道输出之间的互相关,最后采用最小二乘法或非负最小二乘法直接估计信号功率谱密度.仿真结果表明算法能在正确估计射电天文信号功率谱密度前提下有效降低采样率,并且对信号稀疏性没有要求.

一种采用压缩协方差的无线电宽带频谱感知方法

为有效降低宽带频谱感知的观测时间和计算复杂度,提出了一种基于压缩协方差的无线电宽带频谱感知方法。首先,通过循环稀疏规则测量不同标记的距离,运用多陪集采样组代替奈奎斯特模数转换器,形成基于多陪集采样库的欠奈奎斯特采样结构;其次,构建压缩协方差频谱感知模型,运用频谱决策模块对输入样本进行处理,完成频谱分析;最后,通过Matlab生成测试信号数据,对所提频谱感知算法进行建模与性能分析。实验结果表明,所提方法能够将检测误差控制在有效范围内,且与传统频谱检测方法相比,所提方法在不同信噪比环境下具有更高的频谱检测水平度。