本文選題：壓縮感知 + 流信號��； 參考：《信號處理》2017年04期

【摘要】：壓縮感知技術是近年來信號處理領域最熱門的技術。傳統的壓縮感知理論并未考慮到稀疏信號本身可能具有的某種結構,塊稀疏就是其中的一種。本文針對壓縮感知的多帶塊稀疏流信號,將稀疏信號重構算法與調制的DPSS(Discrete Prolate Spheroidal Sequence)基擴展相結合,建立了多帶塊稀疏模型,并利用壓縮感知AIC結構,在遠低于奈奎斯特速率下對多帶模擬信號進行采樣。結合壓縮感知獲得的觀測方程和利用前后窗內信號的相關性建立信號狀態(tài)轉移方程,采用降階的卡爾曼濾波算法恢復原始信號。相對于傅里葉基擴展,DPSS基擴展在降低采樣結構復雜度的同時,克服了頻譜泄露的問題。仿真結果表明,多帶信號在DPSS基下的恢復性能優(yōu)于多帶信號在FFT基下的重構。
[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】： 北京郵電大學泛網無線通信教育部重點實驗室;
【基金】：國家自然基金(NSFC 61271181) 教育部國家重點實驗室開放基金(Grant 9140C170203140C17084)
【分類號】：TN911.7

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本文編號：1858327