仪器仪表学报
儀器儀錶學報
의기의표학보
CHINESE JOURNAL OF SCIENTIFIC INSTRUMENT
2012年
9期
2073-2079
,共7页
盖建新%付平%付宁%刘冰
蓋建新%付平%付寧%劉冰
개건신%부평%부저%류빙
亚奈奎斯特采样%调制宽带转换器%稀疏宽带信号%压缩感知
亞奈奎斯特採樣%調製寬帶轉換器%稀疏寬帶信號%壓縮感知
아내규사특채양%조제관대전환기%희소관대신호%압축감지
调制宽带转换器(modulated wideband converter,MWC)采样方法针对稀疏宽带信号实现了可精确重构的亚奈奎斯特采样,缓解了采样率高的压力.然而现有重构算法所需的最小通道数和采样率与理论下限值仍存在较大差距.针对该问题基于奇异值分解(singular value decomposition,SVD)和多信号分类(multiple signal classification,MUSIC)思想提出一种间接重构算法.该算法首先利用SVD思想通过降维变换在不改变未知矩阵支撑集的前提下将MWC采样模型转化为低维的多测量向量(multiple measurement vector,MMV)问题,然后利用MUSIC思想获取支撑集,最后通过伪逆实现重构.实验结果表明,与传统重构算法相比,该算法可以进一步降低采样率要求,在较少的通道数下实现高概率重构,在一定条件下,重构所需的最低通道数已接近理论下限值.
調製寬帶轉換器(modulated wideband converter,MWC)採樣方法針對稀疏寬帶信號實現瞭可精確重構的亞奈奎斯特採樣,緩解瞭採樣率高的壓力.然而現有重構算法所需的最小通道數和採樣率與理論下限值仍存在較大差距.針對該問題基于奇異值分解(singular value decomposition,SVD)和多信號分類(multiple signal classification,MUSIC)思想提齣一種間接重構算法.該算法首先利用SVD思想通過降維變換在不改變未知矩陣支撐集的前提下將MWC採樣模型轉化為低維的多測量嚮量(multiple measurement vector,MMV)問題,然後利用MUSIC思想穫取支撐集,最後通過偽逆實現重構.實驗結果錶明,與傳統重構算法相比,該算法可以進一步降低採樣率要求,在較少的通道數下實現高概率重構,在一定條件下,重構所需的最低通道數已接近理論下限值.
조제관대전환기(modulated wideband converter,MWC)채양방법침대희소관대신호실현료가정학중구적아내규사특채양,완해료채양솔고적압력.연이현유중구산법소수적최소통도수화채양솔여이론하한치잉존재교대차거.침대해문제기우기이치분해(singular value decomposition,SVD)화다신호분류(multiple signal classification,MUSIC)사상제출일충간접중구산법.해산법수선이용SVD사상통과강유변환재불개변미지구진지탱집적전제하장MWC채양모형전화위저유적다측량향량(multiple measurement vector,MMV)문제,연후이용MUSIC사상획취지탱집,최후통과위역실현중구.실험결과표명,여전통중구산법상비,해산법가이진일보강저채양솔요구,재교소적통도수하실현고개솔중구,재일정조건하,중구소수적최저통도수이접근이론하한치.