[發(fā)明專利]基于1比特壓縮感知的低功耗數(shù)據(jù)采集與重構(gòu)方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201410355568.5
• 申請日: 2014-07-24
• 公開（公告）號: CN104135290A
• 公開（公告）日: 2014-11-05
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 方俊;張博;沈彥寧;李少謙
• 申請（專利權(quán)）人: 電子科技大學
• 主分類號: H03M1/12
• 分類號: H03M1/12
• 代理公司: 成都宏順專利代理事務(wù)所(普通合伙) 51227
• 代理人: 李玉興

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于信號接收量化的技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種在信號接收中基于1比特壓縮感知(1-bit?quantization?compressed?sensing)的低功耗數(shù)據(jù)采集與重構(gòu)方法。

背景技術(shù)

在過去的幾年中，隨著信號帶寬的不斷增加，在射頻系統(tǒng)中，數(shù)字化信號對模數(shù)轉(zhuǎn)換器(Analog?to?Digital?Converter，AD)的要求越來越高。AD轉(zhuǎn)換速率越高，功耗越大，有效位數(shù)也會降低。最近，壓縮感知技術(shù)(Compressed?Sensing)作為一種低速率采集稀疏信號的新技術(shù)在學術(shù)界和工業(yè)界被廣泛研究與應(yīng)用，它的應(yīng)用背景是信號具有稀疏性，即信號只有很少的非零稀疏。例如，自然圖像和通信信號在一些變換域上分布稀疏的。這樣的稀疏信號可以通過遠低于奈奎斯特采樣率的采樣率直接進行采樣，這種采樣方式直接將原始信號映射到一個很小的矢量集合上，這樣就可以通過少量的采樣，較低速率的AD來恢復稀疏信號。原始信號可以通過貪婪算法，線性規(guī)劃或者貝葉斯方法恢復信號，目前大多基于壓縮感知信號采集技術(shù)并沒有明確關(guān)于量化的研究，大部分假設(shè)量化出很多比特位。但是在實際情況中，信號智能被粗略的量化為有限比特位，這樣就會使信號恢復產(chǎn)生很大的誤差。

針對上面出現(xiàn)的問題，通過壓縮感知技術(shù)在每次信號測量時，將信號量化為1比特，適用于硬件實現(xiàn)。1比特量化器可以直接用高速比較器實現(xiàn)，更重要的是1比特量化器能夠適應(yīng)很寬的動態(tài)范圍，比如現(xiàn)在已經(jīng)量產(chǎn)的高速1比特Sigma-Delta數(shù)模轉(zhuǎn)換器，然而之前的1比特信號恢復算法，對被測量的信號有其能量限制為單位1，這種假設(shè)不符合實際情況，而且采用1比特量化具有的優(yōu)勢：1)1比特量化器就是一個比較器，在實際應(yīng)用中功耗少，數(shù)據(jù)率高；2)1比特量化對于很多噪聲和非線性具有很強的系統(tǒng)健壯性，比如信號強度超過量程，仍然可以保存正確的符號；3)在一些特定條件下，1比特壓縮感知技術(shù)性能優(yōu)于多比特壓縮感知。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明為解決現(xiàn)有技術(shù)的中存在的不足，提供了一種基于1比特壓縮感知技術(shù)低功耗數(shù)據(jù)采集與重構(gòu)的方法。

為了方便地描述本發(fā)明的內(nèi)容，首先對本發(fā)明中所使用的術(shù)語進行定義。

梯度：在向量微積分中，標量場的梯度是一個向量場。標量場中某一點上的梯度指向標量場增長最快的方向，梯度的長度是這個最大的變化率。

Hessian矩陣：是一個多元函數(shù)的二階偏導數(shù)構(gòu)成的方陣，描述了函數(shù)的局部曲率。

牛頓法：通過目標函數(shù)的梯度以及Hessian矩陣循環(huán)迭代的優(yōu)化目標函數(shù)，獲得變量的最優(yōu)解。

PN偽隨機碼：具有噪聲的性質(zhì)，但有時周期性有規(guī)律的，序列中0和1出現(xiàn)的概率各為0.5，其自相關(guān)函數(shù)具有類似噪聲的性質(zhì)。

sign(*)：表示取*得符號。

基于1比特壓縮感知的低功耗數(shù)據(jù)采集與重構(gòu)方法，具體步驟如下

本發(fā)明為了解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的不足，提供了一種SISO系統(tǒng)的盲干擾對齊方法，具體步驟如下：

S1、將接收到的信號通過壓縮感知采樣得到y(tǒng)＝A*x，所述y＝A*x通過1比特量化表示為b＝sign(y)，其中，A為投影矩陣，所述A的維度為m*n，x為將要恢復的信號，x＝[x₁,...,x_n]^T，y＝[y₁,...,y_m]，A＝[a₁,,,a_m]^T，a_i＝[a_i,1,...,a_i,n]^T，b＝[b₁,...,b_m]^T，m＜＜n；

S2、隨機確定一個初始信號令