[发明专利]微波暗室天线远场快速测量方法

说明书

技术领域

本发明涉及天线测量测试和信号处理方法，尤其是一种微波暗室天线远场快速测量方法。

背景技术

与信号带宽相比，稀疏性能够直观地而且相对本质地表达信号的信息。简而言之，能否同时实现对信号的采样与压缩。与信号带宽相比，稀疏性能够直观地而且相对本质地表达信号的信息。事实上，稀疏性在现代信号处理领域一直起着至关重要的作用，例如基于稀疏性的逼近、基于稀疏性的估计、基于稀疏性的压缩、基于稀疏性的降维等。不同于奈奎斯特信号采样机制，Candès、Tao、Romberg、Donoho等人近年来基于信号稀疏性提出了一种新的信息获取指导理论。被称为稀疏随机采样或压缩采样（Compressive Sampling，CS）理论，该理论成功实现了信号的同时采样与压缩。CS理论在信息论、图像处理、医疗成像、地质勘探、雷达成像、无线通信等领域受到高度关注。目前CS理论的研究尚属于起步阶段，但已表现出了强大的生命力。虽然目前稀疏随机采样的研究还处于探索阶段，但其理论研究已表现出了良好的发展势头，分布CS理论、1-BIT CS理论和Bayesian CS理论等逐步提出。

考虑到现在稀疏随机采样研究都是基于理论算法，大多少都是针对已采样的数据来研究稀疏随机采样理论。现有方法中，需要大量的数据才能实现获得整个天线的远场方向图，需要处理大量的数据，测量方法数据处理量较大。而本发明仅需要30%的数据即可实现整个天线的远场方向图，从而减少了数据处理量，简化了算法。

发明内容

本发明是为避免上述已有技术中存在的不足之处，提供一种仅仅随机采样原始信息30%的数据就可以完美恢复整个天线的远场方向图的微波暗室天线远场快速测量方法。

本发明为解决技术问题采用以下技术方案。

微波暗室天线远场快速测量方法，其特点是，包括以下步骤：

步骤1：信号稀疏表示、非线性观测、重构；任意一个一维离散信号x∈R^N可以表示为其中向量为信号x在正交基下的稀疏系数，并且Θ的表达式为Θ=Ψ^Tx，称Φ为观测矩阵，定义A^CS＝ΦΨ并称A^CS为恢复矩阵，则Y=Φ_x=ΦΨΘ可以写成Y=A^CSΘ，信号重构问题可以通过求解最小l₀范数的问题来解决，即min‖Θ‖₀，其中Y=A^CSΘ；

步骤2：选择适合天线远场测试的重建算法与测量矩阵；

步骤3：利用一个伪随机调制解调器和一个低速采样器，形成一套可以实现由模拟信息低速采样并保证采样信号不丢失的转换器；

步骤4：稀疏采样过程；待采集天线远场连续信号通过调制加载到一串伪随机的连续的方波信号上，经过混频后通过一个低通滤波器，得到一个过滤了高频的信号，过滤了高频的信号进入模数转换系统，用低于2f的频率采样；

步骤5：重构逆过程；得到低速采样结果后的天线远场测量值构成系统中的观测矩阵。

本发明的微波暗室天线远场快速测量方法的特点也在于：

在所述步骤1中，信号的稀疏表示：设实数集合R^N空间中的任意信号均可以用N×1维的基向量的线性组合表示，基向量假设为规范正交基；把向量以列向量的形式表示成为N×N的基矩阵Ψ，则Ψ=[Ψ₁,Ψ₂,...,Ψ_N]，其中j=1,2,....N；于是，任意一个一维离散信号x∈R^N可以表示为：其中向量为信号x在正交基下的稀疏系数。并且Θ的表达式为：Θ=Ψ^T_x；

记观测结果为Y，观测后得到向量Y＝(y₁,y₂,...,y_M)，其中y₁,y₂,...,y_M为观测值；

y_j=<Θ,φ_j>；其中j=1,2,...,M，Θ为M×1向量，φ_j为1×M向量；

Y=Φ_x=ΦΨΘ；称Φ为观测矩阵，定义A^CS＝ΦΨ并称A^CS为恢复矩阵，则上式可以写成:Y=A^CSΘ；