基于Gabor框架的窄脉冲信号采样及重构效果已经得到验证,其解决了有限新息率(finite rate of innovation,FRI)采样方法无法在波形未知的情况下重构出脉冲波形的问题.但是目前的Gabor框架采样系统的窗函数构造复杂且难以物理实现.本文将...基于Gabor框架的窄脉冲信号采样及重构效果已经得到验证,其解决了有限新息率(finite rate of innovation,FRI)采样方法无法在波形未知的情况下重构出脉冲波形的问题.但是目前的Gabor框架采样系统的窗函数构造复杂且难以物理实现.本文将指数再生窗函数引入Gabor框架,将窗函数序列调制部分简化为一阶巴特沃斯模拟滤波器,构造了Gabor系数重构所需要的压缩感知(compressed sensing,CS)测量矩阵.为了使得测量矩阵满足信号精确重构所需的约束等距特性(restricted isometry property,RIP),根据高阶指数样条函数能量聚集特性,选择了最优的窗函数支撑宽度,推导了信号重构所需的约束条件,还对其鲁棒性进行了分析.本文通过仿真实验对上述分析进行了有效验证,该系统可应用于测试仪器、状态监测、雷达及通信领域等多种背景下的窄脉冲信号采样与重构.展开更多