[发明专利]一种信号重建方法及设备

权利要求书

1.一种信号重建方法，其特征在于，包括：

对具有稀疏性的输入信号进行压缩感知采样，获得若干个采样信号；

对每一个所述采样信号进行幅度量化，获得该采样信号对应的量化信号；

获取每一个所述量化信号对应的量化信息；

根据每一个所述量化信号对应的量化信息，获取该量化信号相对于所有的量化信号的量化信息的权重值；

根据每一个量化信号相对于所有量化信号的量化信息的权重值，建立关于所有量化信号所对应的待重建信号的加权混合范数；

基于所述加权混合范数进行联合信号重建，获得重建结果；

根据所述重建结果进行平均化处理，获得重建信号；

其中，所述根据每一个量化信号相对于所有量化信号的量化信息的权重值，建立关于所有量化信号所对应的待重建信号的加权混合范数，包括：

根据每一个量化信号相对于所有量化信号的量化信息的权重值，通过公式(1)建立关于所有量化信号所对应的待重建信号的加权混合范数：

其中，w_j为所述J个量化信号中的第j个量化信号相对于所述J个量化信号的量化信息的权重值，θ_j为第j个量化信号对应的待重建信号，θ_n,j表示由J个向量所组成的矩阵[θ₁,…θ_j,…θ_J]中处于第n行第j列的元素值；

其中，所述基于所述加权混合范数进行联合信号重建，获得重建结果，包括：

基于所述加权混合范数进行联合信号重建，通过公式(2)获得重建结果：

公式(2)用于求解在满足约束条件下，以所述加权混合范数作为目标函数到达最小值时的J个向量解，作为所述重建结果；

所述约束条件为s.t.:

forj=1,...,J||yj-Ajθj||2end≤ϵ;]]>

其中，y_j为所述第j个量化信号，A_j为获取所述第j个采样信号的采样矩阵，ε为预先设定的阈值，为所述重建结果中的第j个向量；

其中，所述根据所述重建结果进行平均化处理，获得重建信号，包括：

根据所述重建结果，通过公式(3)对所述重建结果进行平均化处理，获得重建信号：

其中，用于求取所述重建结果中J个向量的平均向量，为所述重建结果中的第j个向量，为经平均化处理后获得的所述重建信号。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对具有稀疏性的输入信号进行压缩感知采样，获得若干个采样信号，包括：

通过若干个采样支路同时对具有稀疏性的输入信号进行压缩感知采样，获得若干个采样信号；或者

通过单条采样支路分时对具有稀疏性的输入信号进行压缩感知采样，获得若干个采样信号。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对具有稀疏性的输入信号进行压缩感知采样，获得若干个采样信号，包括：

获取具有稀疏性的输入信号；

以小于奈奎斯特速率的采样速率对所述输入信号进行压缩感知采样，获得若干个采样信号。