基于低秩近似的通信信號(hào)欠采樣算法研究及應(yīng)用.pdf

1、在通信信號(hào)處理過(guò)程中，為實(shí)現(xiàn)信號(hào)的無(wú)失真采樣，根據(jù)奈奎斯特采樣定理，我們必須設(shè)置采樣率不小于信號(hào)最高頻率的2倍，這樣不僅給ADC提高了要求，而且還對(duì)后續(xù)的信號(hào)處理增加了運(yùn)算難度。
　　實(shí)際通信過(guò)程中，利用欠采樣的方式采樣得到的數(shù)據(jù)可能只是極少的樣本點(diǎn)的集合，需要對(duì)信號(hào)進(jìn)行恢復(fù)，而通信信號(hào)在傳輸過(guò)程中通常會(huì)受到信道中噪聲及其他因素的影響，如何將信號(hào)中的有效信息提取出來(lái)是很關(guān)鍵的部分。通信信號(hào)在矩陣化之后是具有低秩性的，而隨機(jī)采樣得到

2、的樣本點(diǎn)雖然很少但是包含了信號(hào)的主要信息，因此可以利用低秩矩陣重建的技術(shù)設(shè)計(jì)一種新的低秩信號(hào)的解調(diào)方式。
　　本論文主要研究了低秩通信信號(hào)在欠采樣的情況下，對(duì)信號(hào)進(jìn)行恢復(fù)以及解調(diào)的方法。首先分析了通信信號(hào)的低秩結(jié)構(gòu)，闡明在不同信噪比條件下的高斯白噪聲和符號(hào)間干擾對(duì)通信信號(hào)低秩結(jié)構(gòu)的影響。其次利用矩陣填充算法對(duì)部分通信信號(hào)進(jìn)行了恢復(fù)，并提出了基于秩一分解的信號(hào)解調(diào)算法，通過(guò)仿真比較了不同信噪比和采樣率條件下矩陣恢復(fù)算法和壓縮感知算法

3、對(duì)部分低秩通信信號(hào)修復(fù)的性能。
　　最后本論文在通用軟件無(wú)線電平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)了基于矩陣填充算法的欠采樣低秩通信信號(hào)的修復(fù)及基于秩一分解的通信信號(hào)解調(diào)，完成了算法在軟件無(wú)線電平臺(tái)上的部署和代碼實(shí)現(xiàn)。在FPGA上完成了隨機(jī)下采樣算法，在DSP實(shí)現(xiàn)了欠采樣通信信號(hào)的修復(fù)算法和基于低秩分解的DSSS信號(hào)直接解調(diào)算法，通過(guò)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)研究多種通信波形在不同的抽取比例和信號(hào)頻率條件下的信號(hào)恢復(fù)性能以及不同信噪比條件下的解調(diào)性能，驗(yàn)證了矩陣填充算法在修