[发明专利]一种判断随机解调器压缩采样重构成败的方法

说明书

技术领域

本发明涉及在信号处理领域中压缩采样的单观测向量（SMV）模型重构成败的判断方法，尤其涉及在随机解调器（RD）系统的压缩采样的单观测向量（SMV）模型重构成败的判断方法。

背景技术

压缩采样（也称为压缩感知）理论指出，如果信号是稀疏的或者是可压缩的，则可以按照低于Nyquist采样率的速率对信号进行采样（详见，E.Candès,“Compressed sampling,”Proceedings of Int.Congress of Mathematics,Madrid,Spain,pp.1433-1452,2006以及D.L.Donoho,“Compressed sensing,”IEEE Transactions on Information Theory,vol.52,no.4,pp.1289-1306,2006）。压缩采样理论的提出，意味着传统意义上的Nyquist采样定理的约束将不复存在。这对于对宽频段进行采样时，降低模数转换器的采样率要求来说意义重大。目前，压缩采样在高速模数转换器、图像压缩、核磁共振成像、雷达探测、通信和语音信号处理等领域都有所应用。本发明针对的是压缩采样在模拟信号采样方面的应用。

如图1所示，为Tropp等人提出的随机解调器（random demodulator，RD）系统（详见，J.A.Tropp,J.N.Laska,M.F.Duarte,J.K.Romberg,and R.G.Baraniuk,“Beyond Nyquist:Efficient Sampling of Sparse Bandlimited Signals,”IEEE Transactions on Information Theory,vol.56,no.1,pp.520-544,Jan.2010），具体方法为：

首先，伪随机发生器产生离散时间序列ε₀,ε₁,...，其值以等概率取自±1，该序列称为码片序列。码片序列用来产生连续时间解调信号p_c(t)，其表达式为

p_c(t)＝ε_n,t∈[nW,n+1W),n=0,1,...,W-1---(1)]]>

也就是说，解调信号p_c(t)以Nyquist采样率W，在±1间随机切换；

然后，混频器执行乘法功能，将连续时间输入信号x(t)与解调信号p_c(t)相乘；积分器实现低通滤波功能，对相乘后的信号进行低通滤波，得到低通滤波后的信号x(t)；

最后，对低通滤波后的信号x(t)，按照采样率R进行采样，当采样得到一个样点时，所述积分器进行重置，得到序列{y_m}，其表达式为