专利名称：基于压缩采样的脉冲超宽带信号到达时间估计方法
技术领域：
本发明涉及一种脉冲超宽带信号到达时间估计方法，尤其涉及一种基于压缩采样 的脉冲超宽带信号到达时间估计方法。
背景技术：
到达时间(T0A，time of arrival，到达时间，简称“T0A”)估计的任务是从测距接 收信号的采样序列中检测到直达单径DP(direCt path，直达单径，简称“DP”)中心所在的 采样点。根据采样速率及接收机硬件能力的不同，已有的T0A估计算法大致可分两类相干 T0A估计算法和非相干T0A估计算法。如果接收机硬件能力足够(能提供本地模板、能保证 高采样速率)、运算能力较强，可使用相干T0A估计算法；如果接收机硬件能力较差(不能 提供本地模板与高采样速率)、运算能力较差，则可使用非相干T0A估计算法。近年来，国内外对IR-UWB的测距研究较为充分，提出了多种T0A估计算法，限于篇 幅，此处不逐一描述，只简单介绍两类算法中性能最好、最具代表性的算法。MF-TC-JM算法 是已有的相干T0A估计算法中的性能最优者，它针对接收信号匹配滤波输出的高速采样序 列进行处理，通过门限检测得到DP中心位置，门限设置参量是一个由匹配滤波输出的峭度 和均方根时延扩展所组成的符合参量(JM，joint metric)。ED-TC-MMR算法是已有的非相 干T0A估计算法中的性能最优者，它针对接收信号的能量积分采样序列进行处理，也是通 过门限检测得到DP所在的能量块，认为能量块的中心是DP所在的精确位置，门限设置参量 使用能量采样序列中最大值与最小值之比(MMR，maximum-to-minimum ratio)。由于匹配 滤波的处理增益和高采样速率所带来的高时间分辨率，MF-TC-JM算法的T0A估计精度远高 于ED-TC-MMR ；但ED-TC-MMR算法的优点是对硬件能力要求不高、运算复杂度低。MF-TC-JM 算法的精度下限是CRLB，在信噪比足够高的情况下可接近CRLB ；影响ED-TC-MMR算法精度 的决定因素是采样速率，精度下限是0. 25Tb，其中Tb代表能量采样周期，在信噪比足够高的 情况下可接近此下限。现有技术中，已有的相干T0A估计算法对接收机硬件能力要求很高，需要高采 样速率与本地模板，且运算复杂度高，以现有的硬件水平难以实际实现；而已有的非相 干T0A估计算法则受限于能量采样序列的低分辨率，T0A估计精度不高，不能充分发挥 IR-UWB (Impulse Radio-Ultra WideBand，脉冲超宽带，简称“ IR-UWB”)信号的高精度测距 优势。
发明内容
本发明解决的技术问题是克服现有技术中脉冲超宽带信号到达时间估计方法 中，到达时间估计精度不高，不能充分发挥脉冲超宽带信号的高精度测距优势。本发明的技术方案是提供一种基于压缩采样的脉冲超宽带信号到达时间估计方 法，包括脉冲超宽带信号压缩采样接收系统，所述脉冲超宽带信号压缩采样接收系统包括 对所述脉冲超宽带信号分多个通道进行采样的多通道并行采样单元，分别向所述多通道采样单元的各通道发送测量波形的测量波形发生器，接收经过所述多通道采样单元采样的测 量值的数字后端处理组件，各通道分别根据所述测量波形发生器产生的测量波形对所述脉 冲超宽带信号进行线性投影，包括如下步骤确定投影区间以各帧接收信号的峰值位置作为参考点确定投影区域 [T peak-TprJ, X oedk+Tp/2]，其中T peak表示脉冲超宽带信号峰值位置相对帧起点位置的长 度，Tm.表示投影长度；TP表示脉冲宽度。获得采样序列通过对连续的多帧接收信号的压缩测量，获取测距符号接收信号 的压缩采样序列；获得到达时间的估计采用CS (Compressive Sensing，压缩感知，简称“CS”)T0A
估计算法依据采样序列得到到达时间估计值
权利要求
一种基于压缩采样的脉冲超宽带信号到达时间估计方法，包括脉冲超宽带信号压缩采样接收系统，其特征在于，所述脉冲超宽带信号压缩采样接收系统包括对所述脉冲超宽带信号分多个通道进行采样的多通道并行采样单元，分别向所述多通道采样单元的各通道发送测量波形的测量波形发生器，接收经过所述多通道采样单元采样的测量值的数字后端处理组件，各通道分别根据所述测量波形发生器产生的测量波形对所述脉冲超宽带信号进行线性投影，包括如下步骤确定投影区间以各帧接收信号的峰值位置作为参考点确定投影区域[τpeak Tprj，τpeak+Tp/2]，其中τpeak表示脉冲超宽带信号峰值位置相对帧起点位置的长度，Tprj表示投影长度；Tp表示脉冲宽度。获得采样序列通过对连续的多帧接收信号的压缩测量，获取测距符号接收信号的压缩采样序列；获得到达时间的估计采用压缩感知TOA估计算法依据采样序列得到到达时间估计值其中τpeak表示脉冲超宽带信号峰值位置的长度，Tprj表示脉冲超宽带信号投影长度，iDP表示检测到的直达单径DP的中心位置在重构序列中的序号，Fs表示重构序列的采样频率。FSA00000240830200011.tif
2.根据权利要求1所述基于压缩采样的脉冲超宽带信号到达时间估计方法，其特征在 于，设所用测距符号数为Nt，各符号使用的脉冲重复发送次数为Nf，到达时间估计所需的M 个测量值分摊到对连续的D帧信号的测量之上，令Nd = Nf/D，则一共有NtN11批压缩测量序 列，第η批序列为y[n] = Φ Ψ1ιρ .+ Φ [η]，其中Φ为对应的压缩测量矩阵，Ψ是稀疏表 达矩阵，hm.是信道冲击响应落在压缩投影范围内的虚拟采样序列，w[n]是接收信号中的噪 声的虚拟采样序列。
3.根据权利要求1所述基于压缩采样的脉冲超宽带信号到达时间估计方法，其特征 在于，在获得到达时间的估计步骤中，通过迭代搜索得到了包含直达单径DP的高分辨率序 列，具体包括如下步骤初始化字典矩阵V = Φ Ψ (Vi表示矩阵V的第i列)、测量残差e。= 、估计结果‘ =O胸 及迭代次数t = 1。获取与残差最匹配原子的序号从字典矩阵中寻找与残差最匹配原子的序号， !丨〈U〉丨 =1,2,....N ||v(. Il获取当前原子的系数并更新残差即，获取当前原子的系数t(()=‘(()+%^，并IKIIl〈u >1更新残差e,=。-V^v,,;IKII判断是否终止设迭代次数门限为T。，残差相对门限为ε，若t > T。或|M2/|y||2 ，则 迭代终止；否则更新t = t+ι，并跳转回第一步；获得到达时间估计对原子系数的估计结果^使用门限比较得到DP径的位置序号，iDP=mm(i\hp.{i)\>r-m&x\hp^ ,其中 Y 是门限因子；TOA 估计值即为“‘ ~+ (V广7^)。
4.根据权利要求1所述基于压缩采样的脉冲超宽带信号到达时间估计方法，其特征在 于，还包括反馈回路，所述反馈回路将所述数字后端处理组件的处理结果部分反馈至所述 测量波形发生器，测量波形发生器依据反馈信息产生新的测量波形，此后的压缩测量将使 用新产生的测量波形。
5.根据权利要求4所述基于压缩采样的脉冲超宽带信号到达时间估计方法，其特征在 于，对于有反馈回路的情况，在获得采样序列步骤中，测距符号接收信号分为第一部分和第 二部分，包括如下步骤获得第一部分测距符号接收信号的压缩采样序列发射端发送乂个测距符号，每个符 号重复发送&个脉冲；接收端每批次的压缩测量个数为Mt个，分摊到对D1帧信号的测量之 上，测量支路数仍记为Me,则M1 = D1 · Me ；压缩测量波形是与无反馈压缩测量架构完全相同的伪随机序列，组成测量矩阵Φ。令^^1，则共有％ 批压缩测量值，第η批序列为Yh[η] = Φ Whprj+ΦwH[η]，K AA获得子空间估计采用第一部分测距符号接收信号的压缩采样序列对信号子空间进行 估计。获得子空间压缩采样序列数字后端处理组件在得到信号子空间估计之后，将其反馈给测量波形发生器，测量波形发生器按照获得的信号子空间估计信息产生新的测量波形，即，对应新的测量矩阵$6，发射端发送义个测距符号，每个符号重复发送〃Λ个脉冲；接收端每批次的压缩测量个数为M2个，分摊到对D2帧信号的测量之上，则M2 = D2 · Me。令 Nf=^，则共有^ 批压缩测量值，第η批序列为^^问态乎/^+ ^^^， 1<w<^D2，最后的TOA估计将基于对这些子空间压缩测量序列的处理得以完成。
6.根据权利要求5所述基于压缩采样的脉冲超宽带信号到达时间估计方法，其特征在 于，在获得子空间估计步骤中，采用第一部分测距符号接收信号进行信号子空间估计，包括 如下步骤以子空间的压缩采样序列初始化字典矩阵V = Φ Ψ (Vi表示矩阵V的第i列)、测量 残差^ =yH、估计结果L =[]及迭代次数t = ι ；获取与残差最匹配原子的序号从字典矩阵中寻找与残差最匹配原子的序号，/, =argmax'；'"=1,2, ..(V ||ν； IlIU获得当前原子的系数并更新残差更新残差a =^1-VVziv'-IKII判断是否终止设迭代次数门限为K'，若t>K'，则迭代终止，跳至第四步；否则更 新t = t+Ι，将当前搜索到的原子序号增加到估计结果中，即L = [L，It]，并跳回第一步； 获得子空间的估计依据L得到信号子空间的估计结果为〃 = [νν ···，νν1。
全文摘要
本发明涉及基于压缩采样的脉冲超宽带信号到达时间估计方法，包括脉冲超宽带信号压缩采样接收系统，所述脉冲超宽带信号压缩采样接收系统包括对所述脉冲超宽带信号分多个通道进行采样的多通道并行采样单元，分别向所述多通道采样单元的各通道发送测量波形的测量波形发生器，接收经过所述多通道采样单元采样的测量值的数字后端处理组件，各通道分别根据所述测量波形发生器产生的测量波形对所述脉冲超宽带信号进行线性投影，包括如下步骤确定投影区间、获得采样序列、获得到达时间的估计。本发明从低速率的压缩采样序列中获得高精度TOA估计。
文档编号H04B17/00GK101944926SQ201010260588
公开日2011年1月12日 申请日期2010年8月24日 优先权日2010年8月24日
发明者吴绍华, 姚海平, 张凌雁, 张钦宇, 王野 申请人:哈尔滨工业大学深圳研究生院