基於壓縮感知的通信信號處理理論研究

《基於壓縮感知的通信信號處理理論研究》是依託電子科技大學,由方俊擔任醒目負責人的聯合基金項目。

基本介紹

• 中文名：基於壓縮感知的通信信號處理理論研究
• 依託單位：電子科技大學
• 項目類別：聯合基金項目
• 項目負責人：方俊
• 批准號：U1530154 

項目摘要

本項目針對大頻寬、多信號、多調製樣式的複雜通信信號處理面臨的奈奎斯特採樣和信號特徵提取等關鍵技術問題，開展基於壓縮感知的通信信號處理理論研究。具體的來說，研究通信信號的稀疏表征，設計有效的字典學習算法，尋求通信信號或其特徵量的稀疏表征基；研究壓縮信號處理理論與算法，利用壓縮數據完成對通信信號的檢測、定階、和調製識別等問題，克服奈奎斯特採樣瓶頸問題；針對寬頻通信信號的結構稀疏特性，研究新型高精度、低複雜度稀疏重構算法，滿足寬頻信號重構的實時性和高精度要求；研究基於一比特壓縮感知和壓縮信號處理方法，降低硬體設計複雜度，減少採樣數據量，更高效的完成數據分析和處理。本項目的研究，有助於壓縮感知方法的完善，促進解決大寬頻複雜通信信號處理的瓶頸技術問題，促進無線通信和軍事監測事業的發展。

結題摘要

本項目針對多頻帶信號(稀疏多帶信號)開展了基於壓縮感知的信號處理理論與方法研究，目的是通過利用壓縮感知的理論與方法，突破對大頻寬多頻帶信號的奈奎斯特採樣瓶頸的限制，以次奈奎斯特採樣頻率完成對大頻寬多頻帶信號的偵察。具體來說，本項目開展的研究工作如下：首先，通過利用多頻帶信號在頻域的稀疏性，將信號重構問題轉換為壓縮感知問題，並提出了無需矩陣求逆的快速稀疏貝葉斯信號重構方法；另外，針對多頻帶通信信號的結構稀疏特性，提出了低複雜度的基於結構耦合的塊狀稀疏貝葉斯信號重構算法，滿足信號重構的實時性和高精度要求；此外，在壓縮採樣的框架下，提出了一種快速的功率譜重構方法，可以在無需重構原始信號的情況下對寬頻頻譜進行檢測，為實時寬頻頻譜感知提供了一種實用的解決方案；最後，研究了基於一比特量化數據的壓縮感知方法，分析了量化門限對信號重構性能的影響，並在此提出上提出了自適應量化的壓縮感知方法，大幅度提升了基於一比特量化數據的信號重構性能。相關研究成果已申報國家發明專利4項，在IEEE期刊發表論文8篇。