[发明专利]基于字典矩阵RIP准则的互质双通道降采样方法及系统

说明书

本发明涉及一种降采样方法与系统，具体为一种基于字典矩阵RIP准则的互质双通道降采样方法及系统。克服现有随机降采样方法存在的采样精度差且硬件实现困难的问题以及确定性降采样方案存在的数据处理成本高，造成资源浪费的问题。本发明基于字典矩阵的RIP性能，确定最优降采样互质双通道组合；利用最优降采样互质双通道组合，对场景信号进行降采样。在每个通道内均匀采样，相对于随机采样方法，硬件上易实现且系统误差小，更容易保证采样的准确性；相对于确定性降采样方法，本发明使用基于压缩感知字典矩阵RIP准则选取出最优降采样互质双通道组合对信号进行降采样，一定程度上降低了采样数据，占用硬件资源小。

技术领域

本发明涉及一种降采样方法与系统，具体为一种基于字典矩阵RIP准则的互质双通道降采样方法及系统。

背景技术

1982年Nyquist提出了奈奎斯特采样定理，该定理指出要实现原始信号的精确重构，信号的采样频率至少高于原始信号中最高频率的两倍。奈奎斯特采样定理可以将模拟信号转换为数字信号，目前主要运用场景包括通信领域、雷达领域、图像压缩及视频的采集等。由于该采样定理的出现，数字信号在日常生活中被广泛应用。然而随着互联网和大数据的迅猛发展，各类信号呈现指数式增长，这对数字信号处理的要求也变的越来越高，传统的奈奎斯特采样定理严格的限制条件成为了数字信号处理的一个瓶颈。在大量的场景下，如雷达目标的精准测距、卫星遥感图像融合与重构、医学影像处理等，这些场景的频率通常较高，若运用奈奎斯采样定理，将会致使采样率过高，对设备硬件有很多要求，在采集、处理和传输方面都存在着严重的问题，严重阻碍了这些应用的发展。

Candes、Romberg、Tao和Donoho等在2006年提出了的压缩感知理论([1]E.Candès,J.Romberg,and T.Tao,Robust uncertainty principles:Exact signal reconstructionfrom highly incomplete frequency information.IEEE Trans.Information Theory,2006,52(2):489–509.[2]D.Donoho,Compressed sensing,IEEE Trans.InformationTheory,2006,52(4):5406–5425.)，它提供了新的采样和重构方法，打破了传统采样定理的限制，提供了一种从少量的非自适应线性测量值中恢复原始信号的方法，能够实现对接收信号的低于奈奎斯特采样速率的低速采样和高概率精确重构。基于压缩感知的信号降采样在雷达目标的精准测距、卫星遥感图像融合与重构、基因表达数据的筛选及分类、医学影像处理和人脸识别等多个领域都发挥了重要作用，有效减轻了前端ADC采样的压力，节省了后端传输和处理海量数据的成本，具有极其重要的研究价值和研究意义。

目前，压缩感知中常用的降采样方法，主要分为两种，一种是随机降采样方法，随机降采样方法可以较好的对原始信号进行重构，但采样精度较低、硬件设计困难，使得压缩感知工程化难以实现；另一种是确定性降采样方案，此类方案中，系统和构造的参数一旦确定，采样的位置也随之确定，虽然相对于随机降采样方法该采样方案容易实现，但可能会存在大量的无用数据点，数据处理成本较高，大大浪费了系统资源。

为了克服目前降采样方法存在的上述问题，毛莹等人在其发表的论文“基于混沌滤波器的压缩感知雷达互质压缩采样”中提出了一种基于混沌数字滤波器的压缩感知雷达回波信号互质压缩采样方法(毛莹,牛栩.基于混沌滤波器的压缩感知雷达互质压缩采样[J].电子测量技术,2017,40(10):211-215.)。虽然，基于混沌数字滤波器的降采样矩阵，可以避免传统随机降采样方法中观测矩阵的硬件设计困难，使得压缩感知工程化难以实现的问题。但是，该方法利用确定的互质采样函数在通道内采样，依然为确定性降采样方案的一种，采集过程中，还是会存在大量的无用数据点，后期处理成本较高；另外，该方法在通道内利用互质采样函数实现信号的互质采样，采样精度较低，会大大影响稀疏重建性能。

发明内容