[发明专利]一种基于压缩感知的宽带块稀疏频谱恢复方法有效

专利信息
申请号: 201810613249.8 申请日: 2018-06-14
公开(公告)号: CN108847909B 公开(公告)日: 2020-10-27
发明(设计)人: 何奇;旷宁远;陈智 申请(专利权)人: 电子科技大学
主分类号: H04B17/382 分类号: H04B17/382
代理公司: 成都点睛专利代理事务所(普通合伙) 51232 代理人: 孙一峰
地址: 611731 四川省*** 国省代码: 四川;51
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摘要: 发明属于频谱感知技术领域,具体的说是一种基于压缩感知的宽带块稀疏频谱恢复方法。为了得到宽带信号的稀疏的频域信息,根据奈切斯特定律,传统的时域采样方法需要使用高采样速率的模数转换器,这会带来很高的硬件成本。结合更高效的稀疏采样的硬件结构,本方法通过引入压缩感知技术,针对宽带频谱信号的块稀疏特征,提出了一种元素重叠的目标惩罚函数。该方法可以使用标准的凸优化工具进行求解,从而实现宽带信号的块稀疏频谱恢复。和传统方法相比,本方法可以显著的降低宽带频谱感知所需模数转化器的采样速率和实现难度;与其他压缩感知技术相比,具有更好的块稀疏频谱恢复精度。
搜索关键词: 一种 基于 压缩 感知 宽带 稀疏 频谱 恢复 方法
【主权项】:
1.一种基于压缩感知的宽带块稀疏频谱恢复方法,其特征在于,包括以下步骤:S1、建立接收信号模型:y=F‑1x+n'其中,y为接收端收到的时域信号,F为N×N的酉傅里叶矩阵,向量x=Fr表示r的频谱,N为信号x的维度,n'为采样噪声;S2、采用多路ADC并行采样的方式对接收信号进行采样,并根据压缩感知方法,获得测量向量为:y=ΦrΦ为M×N维度的测量矩阵,M为测量元素的维度,即M路ADC并行采样;S3、建立目标函数:将恢复频谱x的目标问题转化为从维度为M的测量元素中求出维数为N的稀疏向量x,即建立优化问题为:建立相邻元素相互重叠的平方和惩罚函数如下:其中,xi表示x中的第i个元素,该目标惩罚函数为凸优化问题,λ是正则化参数,通过标准的凸优化工具进行求解,即可实现宽带块稀疏频谱恢复。
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