[發明專利]一種合成信號的確定方法及系統

在審

• 申請號: 201811184689.2
• 申請日: 2018-10-11
• 公開（公告）號: CN109344783A
• 公開（公告）日: 2019-02-15
• 發明（設計）人: 王雷歐;王東輝
• 申請（專利權）人: 中國科學院聲學研究所
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 北京億騰知識產權代理事務所 11309
• 代理人: 陳霽

本發明公開了一種信號合成方法及系統。該方法包括:獲取多個傳感器的多個接收信號；采用測量矩陣分別對所述多個接收信號中的各個接收信號進行壓縮處理，并得到對應的多個測量值；對所述多個測量值進行信號合成處理，得到合成測量值；采用信號重構算法，基于所述合成測量值確定與所述多個接收信號對應的合成信號。本發明提供的一種合成信號的確定方法及系統，基于壓縮感知技術只需要保留壓縮后的測量值，能夠顯著降低系統的傳輸、存儲的壓力，同時增強系統在低信噪比環境下的信號重構能力，并且節省合成權值和信號重構的計算開銷。

技術領域

本發明涉及傳感器網絡技術領域，尤其涉及一種合成信號的確定方法及系統。

背景技術

保障微弱信號的可靠接收一直是信號處理領域的熱點。特別是近年來，隨著傳感器探測距離和范圍的增加，微弱目標信號接收面臨的挑戰日益嚴峻，而傳感器自身的噪聲則限制了單個傳感器的接收性能。一種有效的解決方法是利用多個隨機布設的傳感器對同一接收信號進行信號合成，按照最優的權值進行加權求和，利用信號部分相干累加、噪聲部分隨機抵消的原理提升合成信號的信噪比。

K.M.Cheung等人發表的文章《Eigen Theory for Optical Signal Combining:AUnified Approach》中提出了以合成信號信噪比為目標函數的特征值空間算法(Signal-to-Noise Ratio EIGEN，SNR EIGEN)，其中估計噪聲相關矩陣的通常做法是假設噪聲是高斯白噪聲，并通過記錄一段純噪聲再進行相關計算獲得。該算法可以提供最優的合成權值，但是需要估計噪聲相關矩陣。C.H.Lee等人發表的文章《Large-Array Signal Processingfor Deep Space Application》中指出輸出功率最大準則與合成信號信噪比最大準則是等價的。最大輸出信號功率準則就是以合成信號的功率作為目標函數，計算最優合成權值，使得合成信號的輸出功率最大 (Combined Output Power EIGEN，COP EIGEN)。以合成信號功率為目標函數的特征值空間算法由于假設各信號的噪聲方差相等，因此可以忽略噪聲的影響，無需估計噪聲相關矩陣，但是當各路信號噪聲方差不一致時，采用最大輸出信號功率準則計算合成權值將是有偏的。B.Luo等人發表的文章《On Eigen-Based Signal CombiningUsing the Autocorrelation Coefficient》中指出合成信號的自相關系數與合成信號信噪比最大準則是等價的 (Autocorrelation Coefficient EIGEN，AC EIGEN)，該算法在各路信號噪聲方差不一致時，可以得到比COP EIGEN更好的合成性能。

以上三種基于特征空間的信號合成方法SNR EIGEN、COP EIGEN和AC EIGEN的最優合成權值計算過程相似，都需要利用各個傳感器采集到的數據計算一個或多個接收信號的相關矩陣。隨著傳感器總數L和每個傳感器的采樣點數N的增加，大量的采集數據給數據傳輸、存儲帶來了嚴峻的挑戰。

發明內容

本發明的目的在于，解決現有的信號合成技術中數據采集、傳輸量大的問題，提供一種合成信號的確定方法及系統，基于壓縮感知技術只需要保留壓縮后的測量值，能夠顯著降低系統的傳輸、存儲的壓力，同時增強系統在低信噪比環境下的信號重構能力，并且節省合成權值和信號重構的計算開銷。

為了實現上述目的，一方面，本發明提供了一種合成信號的確定方法。該方法包括步驟：獲取多個傳感器的多個接收信號；采用測量矩陣分別對所述多個接收信號中的各個接收信號進行壓縮處理，并得到對應的多個測量值；對所述多個測量值進行信號合成處理，得到合成測量值；采用信號重構算法，基于所述合成測量值確定與所述多個接收信號對應的合成信號。

在一個實施例中，所述測量矩陣為以下矩陣中的任意一種：隨機高斯矩陣、隨機伯努利矩陣、部分哈達瑪矩陣和部分傅立葉矩陣。