專利名稱：基于結(jié)構(gòu)化稀疏性的直擴(kuò)信號(hào)壓縮域聯(lián)合同步與解調(diào)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種基于壓縮感知的信號(hào)同步和解調(diào)方法，應(yīng)用于直接序列擴(kuò)頻通信系統(tǒng)，屬于通信信號(hào)處理領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
根據(jù)Nyquist采樣定律，接收機(jī)為了無失真地接收信號(hào)，需要以不低于信號(hào)的最高頻分量?jī)杀兜乃俾蔬M(jìn)行采樣。隨著當(dāng)今無線通信系統(tǒng)的發(fā)展，信號(hào)的帶寬越來越寬，這就對(duì)接收機(jī)前端Α/D提出了很高的要求。在直接序列擴(kuò)頻通信系統(tǒng)中，由于在擴(kuò)頻過程中，將信號(hào)帶寬進(jìn)一步地展寬，使得接收機(jī)按照Nyqui St采樣定律進(jìn)行采樣變得非常困難，這樣會(huì)增加采樣成本和采樣復(fù)雜度。另外，在擴(kuò)頻之后，即便系統(tǒng)能夠以Nyquist速率進(jìn)行采樣，所采得的數(shù)據(jù)量也會(huì)相當(dāng)?shù)拇螅@就要耗費(fèi)后續(xù)的數(shù)字化處理資源和時(shí)間。傳統(tǒng)的直接序列擴(kuò)頻通信系統(tǒng)仍以Nyquist速率進(jìn)行采樣，但是，隨著信號(hào)頻率的提高，系統(tǒng)的Α/D部分的采樣速率開始逼近物理極限，會(huì)造成提高設(shè)計(jì)難度和增加成本。因此，迫切需要一種方法能夠?qū)⑾到y(tǒng)的采樣率降至Nyquist速率以下。壓縮感知理論出現(xiàn)于2005-2006年，該理論指出利用某個(gè)選定的測(cè)量矩陣可把一個(gè)稀疏的高維信號(hào)投影到低維的空間上，并證明了這樣的隨機(jī)投影包含了重建信號(hào)的足夠信息。即壓縮感知理論利用信號(hào)的稀疏性(或可壓縮性)先驗(yàn)條件，通過一定的線性或非線性的解碼模型可以以很高的概率重建原始信號(hào)。壓縮感知依賴于兩個(gè)準(zhǔn)則稀疏性和不相關(guān)性。稀疏性的數(shù)學(xué)定義是信號(hào)1S在基ΨΝχυ(又稱測(cè)量矩陣，一般地NSU)下的變換系
數(shù)為1=Ψλγχ^，如果系數(shù)向量&中的非零元素很少，則稱信號(hào)纟在基Vnxu下是稀疏的。只要
信號(hào)具有稀疏性，我們就可以通過適當(dāng)?shù)姆绞絹聿杉突謴?fù)出原信號(hào)。不相關(guān)性是指，測(cè)量矩陣ΦΜχι^^任意一列在基Ψ下的表示都是非稀疏的。測(cè)量矩陣ΦΜΧΝ需要滿足Restrictedisometry Property(RIP)的條件,為特定信號(hào)專門設(shè)計(jì)測(cè)量矩陣是非常困難的，而高斯隨機(jī)矩陣和Rademacher矩陣滿足這一條件，目前，二者為最常用的測(cè)量矩陣。同時(shí)，壓縮感知理論指出，若信號(hào)的稀疏度為K,表不信號(hào)在基ΨΝχυ下系數(shù)向量匕
中非零元素的個(gè)數(shù)，則存在測(cè)量矩陣ΦΜΧΝ，其中，M = CX(KlogI)，M<<N，c為常數(shù)，使得
K
信號(hào)可以被精確地恢復(fù)。對(duì)于稀疏信號(hào)進(jìn)行恢復(fù)，已經(jīng)有多種成熟的方法，如通過對(duì)I1范數(shù)的最優(yōu)化的方法、利用貪婪算法(greedy algorithm)以及基搜索(basis pursuit)方法。下面以O(shè)MP(Orthogonal Matching Pursuit)算法為例說明貪婪算法的實(shí)施過程。Input CS matrix Φ，measurement vector yOutput Sparse representation sInitialize s = 0 r = y Ω = 0 i = 0while halting criterion false doi — i+權(quán)利要求
1.基于結(jié)構(gòu)化稀疏性的直擴(kuò)信號(hào)壓縮域聯(lián)合同步與解調(diào)方法，其特征在于本發(fā)明的具體實(shí)現(xiàn)方法為 對(duì)于直接序列擴(kuò)頻通信系統(tǒng)，接收機(jī)所接收波形為 r (t) =s (t) +X (t) 給出信號(hào)部分s (t)的等效基帶為 s(f)=Σρ=ιΣ^ι ァAAHm ィP](1) 其中，P為可分辨多徑數(shù)量；Q為信號(hào)幀長(zhǎng)度，其中有Qt個(gè)碼元為訓(xùn)練序列，(Q-Qt)個(gè)碼元承載發(fā)送信息；TS為碼元周期；u(t)為擴(kuò)頻波形，=沖-/r>L為擴(kuò)頻增益，c⑴表示長(zhǎng)度為L(zhǎng)的擴(kuò)頻碼，g(t)為截?cái)嗟膸蕹尚尾ㄐ?，其支撐長(zhǎng)度為2FI；，F(xiàn)為大于I的整數(shù)，Tc為碼片周期，I為擴(kuò)頻碼中的碼片序號(hào)；Yp為第P條可分辨多徑的復(fù)增益；τρ為第P條可分辨多徑的延時(shí)，τρ e
，9pjq = γ^(α),￡) N+ ； 步驟三、利用步驟ニ得到的離散擴(kuò)頻波形構(gòu)造擴(kuò)頻基； 構(gòu)造組基Ψ e Rnxu (N = 2(Q+1)DL+2(2F-1)，1彡k彡U，U = QDL)，其中各個(gè)元素為 ^[n,k] = u[^--(k-\)S] JNSRd = Tc/D ^Ψθ, GeCfyxl; S中僅有PQ個(gè)非零元素，且根據(jù)多徑編號(hào)分為P組；屬于第P個(gè)多徑的ー組非零元素為Hpa, θρ,2，…，0^}，記作紀(jì)=[ル1,ル2,...,%]、ぴ><1，其在^中的位置集合為{kp，kp+DL，, kp+(Q-l)DL}，其中DL (Ts-^)<tp<Ts 〈今〉 至此，完成了對(duì)直擴(kuò)信號(hào)進(jìn)行稀疏表示，用于在壓縮域內(nèi)采集和恢復(fù)信號(hào)； 步驟四、在壓縮域內(nèi)對(duì)接收的模擬直擴(kuò)信號(hào)以遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于Nyquist的速率進(jìn)行采集，并存儲(chǔ)米集結(jié)果； 接收的模擬信號(hào)為r(t) = s(t)+x(t);利用以Nyquist釆樣速率數(shù)字化的信號(hào)代替真正的模擬信號(hào)i· = s+x ； 構(gòu)造測(cè)量矩陣ΦΜΧΝ，其行數(shù)M = O (K log(N/K)) << N ;K表示稀疏度； 將接收矢量 ·并行地與測(cè)量矩陣的M行進(jìn)行相關(guān)求和運(yùn)算，測(cè)量矩陣與接收矢量運(yùn)算后的結(jié)果為| = Λ^ + ，ye Cmx1 , A = Φψ e RMXU，ん=為運(yùn)算后的噪聲分量；采集到M個(gè)采樣點(diǎn)； 步驟五、利用直擴(kuò)信號(hào)固有的結(jié)構(gòu)化特點(diǎn)，直接在壓縮域內(nèi)利用步驟四采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行聯(lián)合同步和解調(diào)；先依據(jù)每條多徑的強(qiáng)度不同，優(yōu)先估計(jì)幅度最大的多徑分量，然后從采集信號(hào)中減去對(duì)應(yīng)分量，再估計(jì)次強(qiáng)分量；依次估計(jì)出P條多徑分量后停止； 步驟六、利用最大比合井，對(duì)步驟六得到的P條多徑分量進(jìn)行合并，恢復(fù)出所需要的傳輸信息。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的基于結(jié)構(gòu)化稀疏性的直擴(kuò)信號(hào)壓縮域聯(lián)合同步與解調(diào)方法，其特征在于所述方法的步驟一中，接收機(jī)需要接收到作為觀察窗ロ的信號(hào)長(zhǎng)度不小于(Q+1)TS+(2F-1)TC.
3.根據(jù)權(quán)利要求I所述的基于結(jié)構(gòu)化稀疏性的直擴(kuò)信號(hào)壓縮域聯(lián)合同步與解調(diào)方法，其特征在于所述步驟五中聯(lián)合同步與解調(diào)的具體做法如下 定義
4.根據(jù)權(quán)利要求I所述的基于結(jié)構(gòu)化稀疏性的直擴(kuò)信號(hào)壓縮域聯(lián)合同步與解調(diào)方法，其特征在于所述步驟六中恢復(fù)信號(hào)的具體方法為 步驟6. I、利用訓(xùn)練序列和步驟五得到的ξ對(duì)信號(hào)各多徑的復(fù)幅度Yp進(jìn)行估計(jì)
5.根據(jù)權(quán)利要求I所述的基于結(jié)構(gòu)化稀疏性的直擴(kuò)信號(hào)壓縮域聯(lián)合同步與解調(diào)方法，其特征在干所述方法適用于信號(hào)部分s (t)長(zhǎng)度大于(Q+1)TS+(2F-1)T。時(shí)，増加步驟三中構(gòu)造組基Ψ e Rnxu的行列數(shù)，使其行數(shù)等于信號(hào)長(zhǎng)度。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種基于壓縮感知的信號(hào)同步和解調(diào)方法，應(yīng)用于直接序列擴(kuò)頻通信系統(tǒng)，屬于通信信號(hào)處理領(lǐng)域。本方法首先確定直接序列擴(kuò)頻通信系統(tǒng)的各種參數(shù)，根據(jù)接收到的信號(hào)所包含的多徑分量構(gòu)造擴(kuò)頻波形并離散化后，構(gòu)造擴(kuò)頻基，完成對(duì)直擴(kuò)信號(hào)進(jìn)行稀疏表示，用于在壓縮域內(nèi)采集和恢復(fù)信號(hào)。然后在壓縮域內(nèi)對(duì)接收的模擬直擴(kuò)信號(hào)以遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于Nyquist的速率進(jìn)行采集得到采樣點(diǎn)。再直接在壓縮域內(nèi)利用步驟四采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行同步和解調(diào)，最后利用最大比合并，恢復(fù)出所需要的傳輸信息。本方法降低了對(duì)A/D采樣率的要求，減少了數(shù)據(jù)采集量和處理量。
文檔編號(hào)H04B1/7073GK102664656SQ20121011470
公開日2012年9月12日 申請(qǐng)日期2012年4月18日 優(yōu)先權(quán)日2012年4月18日
發(fā)明者卜祥元, 安建平, 張宇, 王帥, 王愛華, 王鐵星 申請(qǐng)人:北京理工大學(xué)