基于非均匀FFT的压缩感知雷达信号快速重构方法

雷达处理是压缩感知理论重要的应用方向之一,基于压缩感知的雷达处理可以降低对回波信号的采样速率要求,并且在部分应用中也可改善处理性能。然而,压缩感知重构算法的计算复杂性限制了压缩感知理论在实际雷达信号处理中的应用,尤其是大尺度雷达数据的处理。本文提出了一种基于压缩感知的雷达信号快速重构方法,利用均匀和非均匀快速傅里叶变换运算实现了常规压缩感知重构算法中的矩阵-向量乘法运算,有效降低了重构算法的计算复杂度,加快了压缩感知雷达信号的重构速度。同时,由于引入了快速傅里叶变换运算,该方法消除了大多数常规重构算法对感知矩阵的存储需求。仿真实验验证了该方法的可行性和高效性。      

基于压缩感知的间歇采样转发干扰方法

针对现代雷达信号带宽大、频率高,相干干扰实现困难的问题,提出了基于压缩感知的间歇采样转发干扰方法.研究了压缩感知基本原理及其对模拟信号处理的实现方法,分析了压缩感知对线性调频信号的间歇采样实现方法及其转发干扰效果.仿真结果表明,压缩感知理论对宽带雷达信号间歇采样具有较好的适用性,对宽带雷达能够实现较好的干扰效果.     

基于压缩感知的信号重构

压缩感知是针对稀疏或可压缩信号,在采样的同时即可对信号数据进行适当压缩的新理论,采用该理论,可以仅需少量信号的观测值来实现精确重构信号。文中概述了CS理论框架及关键技术问题,介绍了信号稀疏表示、观测矩阵和重构算法。最后仿真实现了基于压缩感知的信号重构,并对正交匹配追踪(OMP)重构算法性能作了分析。     

宽带直扩信号的随机解调压缩采样方法

为了有效解决扩频测控通信系统宽带化带来的高速采样压力和高数据率问题,提出了基于压缩感知的直扩信号随机解调压缩采样方法。通过对模拟信号压缩采样原理进行研究,深入分析和推导随机解调采样原理及其数学模型,提出了基于压缩感知的直扩信号采集系统构架,并对压缩比取值影响因素进行了分析;给出了随机解调压缩采样系统硬件实现方案,并对其可行性进行了分析;最后对所提出的直扩信号压缩采样方法的性能进行了仿真分析。仿真结果表明,压缩采样系统可以实现直扩信号的压缩采样处理,并能够高精度重构原信号,但重构信号的解调门限会随压缩比增大而相应提高,这是采样率降低所需付出的代价。压缩采样为宽带直扩测控通信系统提供了一种高效的模数转换和同步解调处理思路。     

基于变分模态分解和压缩感知的弱观测条件下雷达信号重构方法

针对弱观测条件下雷达信号存在数据残损的问题,该文提出一种基于变分模态分解和压缩感知(VMD-CS)的雷达信号重构方法.首先通过变分模态分解对采样数据进行降解去噪处理,其次在压缩感知框架下构造观测矩阵、稀疏表示字典矩阵,然后基于正交追踪匹配(OMP)算法重构出稀疏表示向量.在此基础上利用离散余弦稀疏矩阵重构信号,实现对残损雷达信号的数据重构.在连续丢失数据和随机丢失数据两种情况下,对实际采集的线性调频(LFM)雷达信号进行仿真实验.实验结果表明:在数据连续丢失率不高于30％或随机丢失率不高于60％的情况下,该文方法能有效重构雷达信号,在时域、频域和瞬时频率上能够准确逼近原始信号.     

基于变分模态分解和压缩感知的弱观测条件下雷达信号重构方法

针对弱观测条件下雷达信号存在数据残损的问题,该文提出一种基于变分模态分解和压缩感知(VMD-CS)的雷达信号重构方法。首先通过变分模态分解对采样数据进行降解去噪处理,其次在压缩感知框架下构造观测矩阵、稀疏表示字典矩阵,然后基于正交追踪匹配(OMP)算法重构出稀疏表示向量。在此基础上利用离散余弦稀疏矩阵重构信号,实现对残损雷达信号的数据重构。在连续丢失数据和随机丢失数据两种情况下,对实际采集的线性调频(LFM)雷达信号进行仿真实验。实验结果表明:在数据连续丢失率不高于30%或随机丢失率不高于60%的情况下,该文方法能有效重构雷达信号,在时域、频域和瞬时频率上能够准确逼近原始信号。     

信号压缩重构的正交匹配追踪类算法综述

压缩感知(Compressed sensing, CS)技术是近几年出现的一种新兴的信号采样和压缩技术,基于该理论所获得的原始信号采样值,不仅数量大大低于基于传统的Nyquist准则的采样值,而且CS技术还具有对未知信号边感知边压缩的特性。重构算法的设计是CS技术的核心,成为学者研究的重点。本文在对国内外已经出现的重构算法进行系统地研究后,在深入地研究了贪婪追踪算法和其重构模型的基础上,给出了正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit, OMP)类算法的基本原理、优缺点及针对各种算法的缺点的改进方案。此外,为了读者更好地定位OMP类算法,本文还简要介绍了其他几种经典的重构算法。最后,把各种算法应用于图像重构,通过仿真实验分析了各种算法的重构性能、鲁棒性和复杂度,并进一步验证了各种算法的优缺点。      

利用组稀疏特性的宽带压缩频谱感知

基于认知无线电的动态频谱接入需对宽带信道进行频谱感知,而越来越高的采样速率日益成为宽带频谱感知的瓶颈。压缩感知作为一种新的信号获取技术为亚奈奎斯特采样速率下的宽带频谱感知提供了一种可行方案。在相关应用场景中,如果能够挖掘相关先验信息并在重构算法中整合这些信息,将大幅提高压缩感知的性能。本文基于压缩感知技术,利用信道的划分信息及宽带信号的组稀疏特性,提出了一种组稀疏贪婪算法GOMP。该方法在成熟的贪婪算法基础上,利用子信道内多频点的组测量信息,根据组测量的概率分布特性来识别宽带信道的活动子信道。这种组测量识别方式使算法能以较少的观测数据实现对宽带信道的快速准确感知,极大地降低了宽带频谱感知所需的采样速率。实验结果表明:该算法比传统的OMP算法及BP算法不仅具有更好的重构效果及频谱检测性能,而且具有更好的压缩性能及实时性能。      

强地杂波下基于压缩感知的稀疏子脉冲高分辨雷达成像方法

针对稀疏雷达孔径数据处理与成像问题,本文提出了一种强地杂波背景下基于压缩感知（CS）的线性调频步进信号（SFCS）稀疏子脉冲高分辨雷达成像方法。在对稀疏回波数据解线调时,采用填零一次相消技术剔除地杂波,对粗分辨距离像序列二次采样后获得高信杂比的目标高分辨回波信号;再利用该信号的频域稀疏特性,结合各脉冲簇中随机丢失不同子脉冲的情况,构造相应的部分傅里叶基矩阵实现雷达数据的稀疏化表征,然后利用正交匹配追踪（OMP）算法对目标高分辨距离像（HRRP）进行重构处理,实现对目标的高分辨成像。仿真结果验证了本文方法的有效性。      

基于压缩感知的脉冲体制雷达

本文提出一种基于压缩感知的脉冲体制雷达信号处理方案。在目标场景稀疏的前提下,对回波信号进行稀疏采样。构建一组时一频基,通过求解带约束的优化方程实现场景恢复,得到目标的距离和速度信息。该方法有别于传统雷达的处理方式,能够在低采样率条件下获得更高的时一频分辨率。仿真表明了该方法的有效性。     

采用压缩采样匹配追踪算法的频谱感知

频谱资源的匮乏成为无线电发展的瓶颈,解决频率匮乏有两类方法:一是提高频谱利用率;二是扩大可利用的频率范围。频谱感知技术能提高频谱利用率,但在高频的应用中会面对过高的采样速率、较大的数据量,这对硬件实现提出了艰巨的挑战。本文根据无线电频谱稀疏性介绍一种基于调制宽带转换器的压缩采样匹配追踪（CoSaMP）算法。本文利用调制宽带转换器对无线电信号进行亚奈奎斯特采样,再利用CoSaMP算法对采样后的自相关矩阵求解。本文的方法不仅能应用在更高的频谱,且能提高频谱利用率。仿真结果表明:该方法能在能以一个较低的采样速率对信号进行采样,且CoSaMP算法的恢复误差要小于OMP和ROMP算法。      

Applications of RF aperture-array spatially-bandpass 2-D IIR filters in sub-Nyquist spectrum sensing,wideband doppler radar and radio astronomy beamforming

The application of two-dimensional (2-D) infinite impulse response (IIR) spatially-bandpass (SBP) filters as a digital beamformer for a wide spectrum of practical applications spanning wireless cognitive radio communications, doppler radar, and radio astronomy instrumentation is discussed. The paper starts with an introduction of the recently proposed 2-D SBP filter. The first application is a spectrum sensing scheme for dynamic spectrum access based cognitive radios. A 2-D IIR SBP filter is used in conjunction with a sub-Nyquist wideband signal reconstruction technique to achieve aperture-array directional spectrum sensing using sub-Nyquist sparse sampling based on the recently reported Eldar algorithm. The second application is related to wideband pulse and continuous-wave frequency modulated Doppler radar sensing. The SBP filter is integrated with a wideband radar back-end connected to an electronically-steerable aperture antenna. A a low-complexity directional localization algorithm is presented, which estimates the range and angle of a target scatterer with a signal to interference ratio improvement of 10 dB. We also present applications of 2-D IIR SBP in the fields of classification and remote sensing of unmanned aerial vehicles. Finally, a digital aperture-array wideband beamforming model using the 2-D IIR SBP filters is presented for radio telescope systems based on dense aperture arrays and time-domain beamforming. A well-known example is the study of pulsar astrophysics using a highly-directional aperture antenna system. The 2-D IIR SBP beamformer is simulated as the digital backend of the time-domain beamforming system with array signals synthesized using measured time-domain signatures from the Crab pulsar obtained from the GAVRT. The SBP filter shows a gain of 12.3 dB with an order of magnitude lower circuit complexity compared to traditional phased-array digital beamformers. To obtain comparable levels of SINR improvement, the wideband phased-array beamformers require 48-point FFTs per antenna. Assuming the optimum three real-multiplications per complex multiplication for the Gauss algorithm, it is discovered that the proposed 2-D IIR SBP beamformers are more than 97 % lower in digital multiplier complexity compared to traditional FIR phased-array FFT-beamformers.     

基于OMP算法的宽带频谱感知

频谱感知是认知无线电的一项关键技术,其能够检测出未被主用户占用的频谱空穴供次用户接入使用,提高频谱利用率.宽带频谱感知要求对数GHz 的带宽进行检测,过高的采样速率、大的数据量对现有的硬件设备提出了巨大的挑战.本文利用宽带频谱的稀疏性提出一种基于OMP算法的宽带频谱感知方法.该方法利用MWC采样实现对宽带模拟信号直接压缩采样;利用自相关矩阵对称分解特性和主用户信号独立性,得到有限维压缩采样信号模型,利用AIC/MDL准则估计稀疏度作为OMP算法迭代停止的条件,大大减少了算法复杂度;该方法不需要重构接收信号的PSD,直接在时域根据低速率采样信号,检测被占用信道.仿真结果表明,当带内信噪比大于9dB时,频谱检测概率高于90％.     

基于级联MZM的压缩感知微波光子测距雷达（特邀）

提出了一种基于级联马赫-曾德尔调制器(MZM)的微波光子压缩感知雷达测距系统。在发射端,利用双平行马赫-曾德尔调制器(DPMZM)产生中心频率和带宽四倍频的线性调频(LFM)信号;在接收端,对回波信号进行去斜处理,并利用级联的MZM实现去斜信号和伪随机序列(PRBS)在光域上的混频。通过低通滤波器(LPF)后,利用低速模数转换器(ADC)采用较低的速率对该混频信号进行亚奈奎斯特采样,然后在后端利用正交匹配追踪(OMP)算法对去斜信号进行重构。仿真和验证性实验结果表明,在数据压缩比为8时,该系统可以利用较少的观测值精确恢复去斜信号的频率值,测距误差不超过2 cm。除此以外,该系统降低了雷达中数据采集、存储和信息处理的压力,突破了传统奈奎斯特采样理论的瓶颈。     

Frequency estimation of sinusiode from wideband using sub-Nyquist sampling

A novel frequency estimation algorithm for wideband signal with sub-Nyquist sampling is proposed in this paper. With the aid of information provided by the auxiliary delayed sampling channel and the aliased frequency estimation for wideband signal with sub-Nyquist sampling, the frequency aliasing due to sub-Nyquist sampling can be solved. This method can reduce the complexity of the overall hardware at the cost of an auxiliary sampling channel. Furthermore, in order to alleviate the computation burden for its practicability, a more simplified algorithm is put forward and its validity is proved by our numerical simulation results. The Cramer-Rao Lower Bound （CRLB） of the frequency estimation is also derived at the end of this paper.     

基于压缩采样和DWPT的认知无线电频谱感知方案

认知无线电频谱感知技术要求能够快速、准确地对高达上千兆赫兹的带宽进行频谱感知,它需要很高速率的模数转换器（A/D）,这对传统的工作在Nyquist采样率下的频谱估计方法提出了很大的挑战。利用实际信号频谱在开放式频谱接入环境中的稀巯性,提出了基于压缩采样和小波包分解的宽带频谱感知方案。通过SIMULINK仿真表明,该方法对宽带信号能以远远低于Nyquist采样率的速率采样,并且能够精确地估计出可用信道列表。     

基于随机矩阵理论的非重构宽带压缩频谱感知方法

该文采用随机矩阵理论(RMT)直接对压缩采样得到的观测数据进行分析,设计出了一种基于广义似然比检验(GLRT)的非重构宽带压缩频谱感知新算法。该算法无需任何先验知识就能对宽带频谱中的每个子带进行盲检测。此外,为了减轻次用户(SU)在数据获取和频谱感知过程中的通信开销,该文提出一种基于传感器节点(SN)辅助感知的合作频谱感知架构。理论分析和仿真结果均表明,与传统基于信号重构的GLRT感知算法以及Roy最大根检测(RLRT)算法相比,该算法不仅具有计算复杂度低、开销小、感知性能稳定等诸多优点;而且只需较少的SN就能获得较好的检测性能。     

基于压缩感知的加权宽带谱重构算法

压缩感知利用宽带无线信号的频域稀疏特性,能够在低于奈奎斯特速率的采样下利用少量观测数据实现宽带频谱估计和空穴检测。但相关频谱压缩感知算法的性能并不理想,为了实现宽带信道的快速准确感知,本文基于宽带信道的时频统计特性,在去噪基追踪算法(BPDN)的基础上提出了一种优化的加权去噪算法(WBPDN)。该算法利用子频段历史平均功率密度水平来构建各子频段权重以优化目标函数,改善算法性能。实验结果表明:该算法能通过少量观测数据准确重构宽带信道的谱估计,且比传统的BPDN和OMP算法具有更好的压缩性能及更小的重构误差;另外加权后的算法收敛速度更快,显著减少了算法所需的运行时间。