本文選題：壓縮感知 + 流信號(hào)�。� 參考：《信號(hào)處理》2017年04期

【摘要】：壓縮感知技術(shù)是近年來(lái)信號(hào)處理領(lǐng)域最熱門的技術(shù)。傳統(tǒng)的壓縮感知理論并未考慮到稀疏信號(hào)本身可能具有的某種結(jié)構(gòu),塊稀疏就是其中的一種。本文針對(duì)壓縮感知的多帶塊稀疏流信號(hào),將稀疏信號(hào)重構(gòu)算法與調(diào)制的DPSS(Discrete Prolate Spheroidal Sequence)基擴(kuò)展相結(jié)合,建立了多帶塊稀疏模型,并利用壓縮感知AIC結(jié)構(gòu),在遠(yuǎn)低于奈奎斯特速率下對(duì)多帶模擬信號(hào)進(jìn)行采樣。結(jié)合壓縮感知獲得的觀測(cè)方程和利用前后窗內(nèi)信號(hào)的相關(guān)性建立信號(hào)狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程,采用降階的卡爾曼濾波算法恢復(fù)原始信號(hào)。相對(duì)于傅里葉基擴(kuò)展,DPSS基擴(kuò)展在降低采樣結(jié)構(gòu)復(fù)雜度的同時(shí),克服了頻譜泄露的問題。仿真結(jié)果表明,多帶信號(hào)在DPSS基下的恢復(fù)性能優(yōu)于多帶信號(hào)在FFT基下的重構(gòu)。
[Abstract]:Compression sensing is the most popular technology in the field of signal processing in recent years. Traditional compression sensing theory does not consider the structure of sparse signal itself, and block sparsity is one of them. In this paper, we combine the sparse signal reconstruction algorithm with the modulated DPSS(Discrete Prolate Spheroidal Sequence) base expansion for compressed multi-band block sparse flow signals, and establish a multi-band block sparse model, and use the compressed sensing AIC structure. Multiband analog signals are sampled at a rate well below Nyquist rate. Combined with the observation equation obtained by compression perception and the correlation of the signal in the front and rear windows, the signal state transfer equation was established, and the reduced order Kalman filter algorithm was used to restore the original signal. Compared with Fourier base expansion, DPSS spread reduces the complexity of sampling structure and overcomes the problem of spectrum leakage. The simulation results show that the recovery performance of multi-band signal under DPSS is better than that of multi-band signal under FFT.
【作者單位】： 北京郵電大學(xué)泛網(wǎng)無(wú)線通信教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然基金(NSFC 61271181) 教育部國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金(Grant 9140C170203140C17084)
【分類號(hào)】：TN911.7

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本文編號(hào)：1858327