基于mls序列获取随机解调系统感知矩阵的信号重构方法及系统的制作方法
【专利摘要】基于MLS序列获取随机解调系统感知矩阵的信号重构方法及系统，涉及信号处理领域。它是为了更准确地获取随机解调系统的感知矩阵，从而增大信号恢复时的信噪比，提高现有的信号压缩感知效果。给系统输入MLS序列和1V直流作为激励信号，同时对系统输出信号和输入的MLS序列进行同步采样，然后将系统输出信号对应的采样值向量和MLS序列对应的采样值向量进行互相关，得到它们的互相关函数，再计算MLS序列的自相关函数在零时刻的值K，用互相关函数除以K得到系统的脉冲响应，再利用此脉冲响应和另一路MLS序列获得观测矩阵，将观测矩阵和傅里叶逆变换矩阵相乘获得需要的感知矩阵。本发明适用于模拟信号采集、通信、雷达探测等过程中的信号感知。
【专利说明】基于MLS序列获取随机解调系统感知矩阵的信号重构方法 及系统
【技术领域】
[0001] 本发明涉及信号处理领域，具体涉及一种信号压缩感知方法及系统。
【背景技术】
[0002] 近年来出现的压缩感知理论表明，在信号具有稀疏性的前提下，可以实现信号的 同时压缩与采样，从而极大地降低采样率和采样数，用远低于信号奈奎斯特采样率的速率 进行信号采集，然后通过适当的重构算法恢复出原信号。随机解调是一种将压缩感知理论 实用化的新技术。一种典型的同步随机解调系统（Synchronized Random Demodulation, SRD)如图1所示。主要包括如下几部分：乘法器，低通滤波器，均匀采样模块，信号重构模 块，触发信号模块，MLS序列发生器。信号的处理流程依次为：混频，低通滤波，均匀采样，信 号重构。随机解调的原理如下。
[0003] 在信号的混频阶段，参与混频的两路信号分别为伪随机序列（例如，这里所用的 MLS序列）和原信号。根据信号与系统的知识，两个信号混频（即，在时域相乘），在频域表 现为频谱的卷积，卷积后的信号带宽为两路输入信号的带宽之和。由于伪随机序列的带宽 很大，频谱范围很广，所以与原信号相乘后，原信号的频谱被拓宽，其包含的信息也就被拓 展到整个频域，此时频率轴上每一点都含有原信号的全局信息。并且由于伪随机序列的参 与，在频谱拓展时相当于对原信号进行了编码，这样频率轴上每一点处的信息都具有了独 特的标识。在低通滤波阶段，用一个模拟低通滤波器对混频之后的信号进行低通滤波，滤掉 高频部分，留下低频部分。由于低通滤波器的截止频率较低，所以滤波后信号的带宽变窄， 这样就可以用较低的速率对信号进行采样，获得一系列信号的全局观测数据。最后利用伪 随机序列、系统的单位脉冲响应对系统建模，即求得系统的感知矩阵，由于感知矩阵与采样 得到的信号的全局观测数据之间具有特殊的投影关系，那么借助特定的优化算法利用这一 关系就可以从观测数据中恢复原信号以及信号的频谱。
[0004] 获取随机解调系统的感知矩阵有多种方法，例如通过理论计算得到系统各部分的 传递函数后整合成系统的传递函数，然后与伪随机序列卷积，之后再和基矩阵相乘得到感 知矩阵。这种方法存在的弊端是，系统各部分的传递函数都是理论计算得到的，难免与系统 的实际特性存在偏差，导致计算得到的系统感知矩阵不够精确。另外一种方法属于实际测 量方法，该方法给系统输入一系列频率步进的正弦信号，然后采样得到系统的一系列输出， 再利用输出值构造感知矩阵，这种方法的弊端是耗时长，时间代价高。
【发明内容】
[0005] 本发明是为了提高现有的信号压缩感知方法的准确度和信噪比的问题，从而提供 一种基于MLS序列获取随机解调系统感知矩阵的信号重构方法及系统。
[0006] 基于MLS序列获取随机解调系统感知矩阵的信号重构方法，其特征是：由以下步 骤实现：
[0007] 步骤一、将MLS序列和一个IV的直流信号分别输入至随机解调系统的两个信号输 入端；所述MLS序列和IV的直流信号作为随机解调系统的激励信号；
[0008] 步骤二、同时对步骤一中的MLS序列和随机解调系统的输出信号进行采样， 采样率为fs，采样时间为t，则采样数为N = fsXt，取fs = 100kS/s，t = ls，则N =fsX t = 100000,经过采样获得两个采样值向量X = {x(0)，. . .，X(N-1)}和y = {y(0),. . . , y(N-l)}；
[0009] 步骤三、根据公式：
[0010]
【权利要求】
1.基于MLS序列获取随机解调系统感知矩阵的信号重构方法，其特征是：由以下步骤 实现： 步骤一、将MLS序列和一个IV的直流信号分别输入至随机解调系统的两个信号输入 端；所述MLS序列和IV的直流信号作为随机解调系统的激励信号； 步骤二、同时对步骤一中的MLS序列和随机解调系统的输出信号进行采样，采样率为 fs，采样时间为 t，则采样数为 N = fsXt，取 fs = 100kS/s，t = Is,则 N = fsXt = 100000， 经过采样获得两个采样值向量x = {x (〇)，. . .，x (N-l)}和y = {y (0)，. . .，y (N-l)}; 步骤三、根据公式：
计算步骤一中的两个采样值向量的互相关函数Rxy(m); 步骤四、根据公式：
获得采样值向量X的自相关函数Rxx(m);取m = 0时Rxx(0)的值记为K，即：K = Rxx(0); 步骤五、根据公式：
获得随机解调系统的脉冲响应h(m); 步骤六、截取步骤五获得脉冲响应h(m)中幅值衰减到几乎为零之前的部分； 步骤七、定义一个Μ行N列的全零矩阵H，将h (m)的前C个元素倒序排列后，替换掉矩 阵Η的第一行的前C个零元素；然后将h(m)前2XC个元素倒序排列，替换掉矩阵Η的第二 行的前2XC个零元素；以此类推，将h(m)前iXC个元素倒序排列，替换掉矩阵Η的第i行 的前iXC个零元素；如果在第j行时，h(m)的总元素个数Μ小于jXC，则给h(m)补零，如 公式所示：
其中，Μ和C均为正整数，且M、C和N满足如下关系：N = MXC ; 步骤八、调整随机解调系统参数为实际进行信号压缩感知时所用的参数，输出另一个 MLS序列，记录时间t内的N个值，即：{p(0), p(l),…，p(N-l)}; 然后根据公式：
获得矩阵p ; 步骤九、根据计算公式 Φ = HP 获得观测矩阵Φ ; 步骤十、根据公式：
获得傅里叶逆变换矩阵Ψ ; 步骤十一、根据公式： Θ = Φ Ψ 获得感知矩阵? ;进而根据压缩感知理论，对信号进行重构。
2. 根据权利要求1所述的基于MLS序列获取随机解调系统感知矩阵的信号重构方法， 其特征在于步骤一中的MLS序列的阶数η = 0,种子seed = 1，跳变频率fmls = 100kS/s。
3. 根据权利要求1所述的基于MLS序列获取随机解调系统感知矩阵的信号重构方法， 其特征在于步骤六中的实际被测信号的采样率为fx = 1/C · fs。
4. 根据权利要求1所述的基于MLS序列获取随机解调系统感知矩阵的信号重构方法， 其特征在于C = 25, Μ = 4000。
5. 根据权利要求1所述的基于MLS序列获取随机解调系统感知矩阵的信号重构方法， 其特征在于步骤六中截取脉冲响应h (m)的前lms对应的部分，S卩：前100个值。
6. 基于MLS序列获取随机解调系统感知矩阵的信号重构系统，其特征是：它包括触发 信号模块、MLS序列发生器、信号处理单元、同步采样单元和上位机； 所述触发信号模块的触发信号输出端同时与MLS序列发生器的上升沿触发信号输入 端与同步采样单元的下降沿触发信号输出端连接； 所述MLS序列发生器的MLS序列输出端同时与信号处理单元的MLS序列输入端和同步 采样单元的MLS序列输入端连接； 所述同步采样单元的采样信号输出端与上位机的采样信号输入端连接； 所述信号处理单元包括乘法器、滤波器和信号调理单元；所述乘法器的一号输入端是 MLS序列的输入端；乘法器的二号输入端是直流信号输入端； 乘法器的信号输出端与滤波器的信号输入端连接；滤波器的信号输出端与信号调理单 元的信号输入端连接；信号调理电路是信号处理电路的输出端； 上位机用于对输入的采样数据计算脉冲响应，并将该脉冲响应与MLS序列做卷积，并 根据获得的卷积构造感知矩阵，并输出。
【文档编号】H03M13/15GK104104394SQ201410264715
【公开日】2014年10月15日 申请日期:2014年6月13日 优先权日:2014年6月13日
【发明者】付宁, 邓立宝, 张京超, 宋平凡, 乔立岩 申请人:哈尔滨工业大学