[发明专利]一种信号处理方法和装置

说明书

本发明的实施例提供一种信号处理方法和装置，涉及通信技术领域，能够解决稀疏度先验信息受限导致信号重建性能降低的问题，并降低或基本消除重建信号产生的偏差，提高单比特压缩感知技术的实用性与准确度。其方法为：通过获取输入参数与编码端数据，在对过程参数与相关参数值初始化后，进行自适应稀疏度估计操作，并在获取了目标稀疏度后，根据目标稀疏度进行信号重建得到原始稀疏信号的重建信号。本发明的实施例用于单比特压缩感知技术场景下的信号处理。

技术领域

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种信号处理方法和装置。

背景技术

在传统信号处理理论中，依据香农采样定理，采集速率应至少等于两倍信号带宽才可以无失真地恢复原信号，但现有硬件设备的模数转换和信号处理能力已无法满足不断增长的信号高速采样需求，且高能耗的海量数据采集也并不是必不可少的，故最新的信号处理方法采用压缩感知(Compressive Sensing，CS)技术，以较低的采样速率来采集数据仍可以准确地恢复原信号。

CS技术基于信号具有稀疏性这一前提，对输入信号进行低速采样后获得降维的采样信号，译码过程根据降维的采样信号重建原输入信号，实现了通过较少的低维采样数据来重建原始的高维信号，显著降低信号获取开销。应用中可扩展采用单比特CS技术，在对输入信号进行低速采样后，对采样信号进行符号量化，以便模拟域的输入信号转换到数字域进行后续处理、传输、存储等操作，可降低硬件设备模数转换实现的复杂度、信息接收和获取的复杂度、系统传输和存储的数据量，且数据鲁棒性好，使CS技术更具实用性。

但是，现有技术在上述重建信号的过程中，需要预知原始信号的稀疏度，并以此作为输入参数，然而在实际应用中，由于原始输入稀疏信号的动态变化等因素，要确定实时且准确的稀疏度这一先验信息通常是受限的，即使通过对信号的长时间统计观测设置最大稀疏度，也会与实际稀疏度存在偏差，导致信号的重建性能受到严重的影响，获取的重建信号产生较大偏差。

发明内容

本发明的实施例提供一种信号处理方法和装置，用于单比特压缩感知技术的场景下，解决了稀疏度先验信息受限导致信号重建性能降低的问题，降低或基本消除了重建信号产生的偏差，提高了单比特压缩感知技术的实用性与准确度。

为达到上述目的，本发明的实施例采用如下技术方案：

第一方面，提供一种信号处理方法，所述方法包括：

获取输入参数与编码端数据，并对过程参数与第一迭代信号进行初始化，所述编码端数据包括编码端对原始稀疏信号进行低速采样处理及符号量化处理获取的测量信号；

根据所述输入参数、所述编码端数据、初始化后的所述过程参数和所述第一迭代信号进行自适应稀疏度估计操作，获得目标稀疏度；

根据所述目标稀疏度，对所述测量信号进行信号重建得到所述原始稀疏信号的重建信号。

结合第一方面，在第一种可能的实现方式中，所述获取输入参数与编码端数据包括：

获取所述输入参数，所述输入参数包括最大稀疏度、判决门限；

接收所述编码端传递的所述编码端数据，所述编码端数据包括所述测量信号、采样矩阵；所述测量信号为所述编码端结合所述采样矩阵对所述原始稀疏信号进行低速采样处理获取采样信号后，再对所述采样信号进行符号量化处理获得的。

结合第一方面或第一方面的第一种可能的实现方式，在第二种可能的实现方式中，所述过程参数包括所述目标稀疏度的第一估计值、第一使用值，所述对过程参数与第一迭代信号进行初始化包括：

将所述第一估计值赋值为所述最大稀疏度，将所述第一使用值赋值为所述最大稀疏度；

将所述第一迭代信号的初始值赋值为零向量。