[发明专利]基于轮廓预提取的直接信息采样系统及其方法

说明书

技术领域

本发明属于压缩感知和直接信息采样领域，具体涉及一种基于轮廓预提取的直接信息采样系统及其方法。

背景技术

模拟信号直接信息压缩采样(Analog to Information Conversion，AIC，以下简称直接信息采样)理论提出的灵感源自于压缩感知(Compressive Sensing，CS)理论框架，AIC着眼于模拟可压缩信号，通过对其进行低速观测、采样后得到数字化的压缩观测值，实现数字化与压缩同步进行，在接收端采用求解优化问题的方式重构出原始信号。

AIC充分利用了信号在某个变换域上的稀疏性，也正是由于存在这种稀疏特性才使得信号是可压缩的。然而，信号的稀疏系数在信号重构中的地位却存在着差异，即所蕴含的原信号能量有所不同，例如：若对信号进行小波分解，则其尺度系数蕴含更多的能量。传统AIC未考虑信号分解的不同系数在重构过程中的不同重要性，且对于输入信号的有效与否缺乏判断。

发明内容

为克服现有技术的缺陷，本发明针对现有AIC框架未考虑信号的轮廓在重构中占据特殊地位且对输入信号的有效性缺乏判断的问题，在压缩感知理论框架下，提供一种基于轮廓预提取的直接信息采样系统及其方法，将输入信号的大轮廓用低速采样器件先行提取出来，再对输入信号的精细细节进行压缩采样。重构时，以自适应分段正交匹配追踪(Adaptive Piecewise Orthogonal Matching Pursuit，APOMP)算法解决实时流信号的精确重构问题。在同等条件下，通过引入少量轮廓信息的本发明成果比传统AIC重构性能更好。

为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案是：

基于轮廓预提取的直接信息采样系统，包括采集模块10和重构模块20以及传输存储模块30。其中采集模块10内包括轮廓提取低通滤波器(LPF)11，该滤波器与低速模数转换器(ADC)12和减法器17相连，减法器17和AIC18相连，低速ADC12和A1C18均连接至编码器13；重构模块20内包括解码器24，该解码器输出至内插滤波器23和APOMP重构单元25，内插滤波器23和APOMP重构单元均连接至加法器22，加法器连接至数模转换器(DAC)21；采集模块10和重构模块20通过传输存储模块30连接。

所述AIC18中包括乘法器16，该乘法器和积分器15连接，积分器15与低速ADC14连接。

所述编码器13和解码器24相适配。

所述的基于轮廓预提取的直接信息采样方法为原始信号首先输入采集模块10中的轮廓提取LPF11，得到信号的轮廓，然后经由低速ADC12数字化为轮廓信息序列，序列中的元素即信号的轮廓点。同时，原始信号输入减法器17与轮廓相减得到信号细节，这些细节则通过AIC18(即采集模块10中由乘法器16、积分器15和低速ADC14组成的部分)，得到细节观测值序列，再将两个序列编码，即完成信号采集过程。编码后的比特流经过传输存储模块30到达重构模块20，通过解码器24解出轮廓信息序列和细节观测值序列，细节观测值序列直接送入APOMP重构单元重构出细节信息，在加法器22叠加轮廓信息后并经过DAC21即得到恢复的信号。由于在采集端，轮廓信息序列是被低速采集的，故需经过内插滤波器23与细节信息速率匹配。

所述APOMP重构包括以下步骤：

步骤100自适应分段(外迭代)包含：步骤101信号有效性判断；步骤102初始化；

步骤200细节信息恢复(内迭代)包含：步骤201相关投影；步骤202细节估计；步骤203更新残差；步骤204更新段。

本发明与现有技术相比具有如下优点：

(1)现有信息采集技术大都基于Shannon采样框架，以Nyquist速率对信号进行采样、数字化，然后为获取其中的信息进行大量的丢弃压缩，这是采样资源的浪费，况且有些情况下并不允许这样先高速采集再丢弃压缩。本发明的基于轮廓预提取的直接信息采样系统及其方法，预先提取信号轮廓的同时压缩信号细节。这样能够重点保护在信号重构中占主要地位的轮廓信息，而且能在模数转换的同时实现信号细节部分的压缩。

(2)本发明所述系统及方法自适应地判断信号有效性，并调节段能量，利用贪婪迭代算法分组重构每一段信号细节，最后将恢复出来的信号细节信息同预采集的信号轮廓叠加得到最终重构出的信号，解决了轮廓显著实时流信号的精确重构问题。

(3)本发明所述系统及方法通过引入少部分轮廓信息，最终对重构性能起到很好的增强作用。

附图说明