[发明专利]基于信道化正交匹配追踪的信号重构方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于信道化正交匹配追踪的信号重构方法及系统，所述方法包括：对接收信号的每个信道进行均匀分块，构建信道化模型；对信道化模型进行信号检测筛选得到存在信号占用的信道；通过基于残差衰减斜率的识别方法识别得到信号占用的信道中的信号原子并进行信号重构，本发明提供了一种基于CS模型和残差衰减斜率判别的贪婪类重构算法，支持CS接收机有效接收非合作方的多窄带通信信号，具有对未知信号的自适应精确重构能力和对噪声的强鲁棒性。

技术领域

本发明涉及通信技术领域。更具体地，涉及一种基于信道化正交匹配追踪的信号重构方法及系统。

背景技术

随着通信网络建设的飞速发展，非合作方实时获取当前电磁环境中频谱占用情况和通信信号信息的盲接收需求也在不断增加。然而，通信信号的类型不断多样化，信号密度不断加大，信号频谱不断向更高和更低的频域扩张，使得现有接收机在未知电磁环境下很难同时以可观的大接收带宽和大动态范围对多个未知通信信号进行接收与信号处理。压缩感知(CS)这一全新的信息获取理论有望打破上述盲接收技术瓶颈。与传统信号采样方法相比，CS理论框架下的信号采样率不再受Nyquist采样定理的限制，而是由信号本身的特征和信息内容决定。基于CS理论所构造的CS接收机能够大幅降低接收机获取信号所需的采样率，避开传统接收机在接收未知多信号时所面临的高速采样瓶颈，在扩展接收带宽的同时兼顾大动态范围。其中，负责将CS接收机所获得欠采样信号恢复为原始信号的关键技术，便是重构算法。

然而，目前可用于CS接收机盲接收的贪婪类重构算法普遍存在两方面问题：一方面，重构算法对噪声十分敏感。当环境存在噪声时，信号的稀疏程度被快速削弱，重构算法的成功重构概率与重构精度将迅速恶化。较强噪声环境下，重构信号的信噪比(SNR)甚至低于传统接收方法，阻碍了后续的信号处理，极大降低了CS盲接收技术的实用性。另一方面，非合作方盲接收情景对CS重构方法提出一定的要求。目前已有的信号重构算法在重建信息时十分依赖信号的先验信息，而盲接收过程恰恰又未知信号个数、未知信号稀疏度等重要重构信息。因此，如何在缺少先验信息的情景下使CS重构算法自适应地完成高精度高SNR的信息获取，是CS接收机盲接收技术亟待解决的问题。综上所述，鲁棒性问题和自适应性问题是制约CS盲接收重构算法的主要瓶颈。

发明内容

本发明的一个目的在于提供一种基于信道化正交匹配追踪的信号重构方法，提供一种基于CS模型和残差衰减斜率判别的贪婪类重构算法，支持CS接收机有效接收非合作方的多窄带通信信号，具有对未知信号的自适应精确重构能力和对噪声的强鲁棒性。本发明的另一个目的在于提供一种基于信道化正交匹配追踪的信号重构系统。本发明的再一个目的在于提供一种计算机设备。本发明的还一个目的在于提供一种可读介质。

为达到上述目的，本发明采用下述技术方案：

本发明公开了一种基于信道化正交匹配追踪的信号重构方法，包括：

对接收信号的每个信道进行均匀分块，构建信道化模型；

对信道化模型进行信号检测筛选得到存在信号占用的信道；

通过基于残差衰减斜率的识别方法识别得到信号占用的信道中的信号原子并进行信号重构。

优选的，所述对接收信号的每个信道进行均匀分块，构建信道化模型具体包括：

根据预设信道数量对离散傅里叶变换正交基的稀疏基矩阵、观测矩阵和接收信号进行均匀分块得到每个信道的稀疏基子矩阵、观测子矩阵和信号稀疏表达；

根据所述稀疏基子矩阵和观测子矩阵得到恢复矩阵；

根据恢复矩阵和信号稀疏表达得到观测向量；

根据观测向量的稀疏约束和每个信道的信号稀疏表达得到每个信道的重构频谱得到信道化模型。

优选的，所述对信道化模型进行信号检测筛选得到存在信号占用的信道具体包括：