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面向多频带信号簇结构特征的模拟信息转换方法研究

项目来源

国家自然科学基金(NSFC)

项目主持人

张京超

项目受资助机构

哈尔滨工业大学

立项年度

2017

立项时间

未公开

项目编号

61701138

研究期限

未知 / 未知

项目级别

国家级

受资助金额

19.50万元

学科

信息科学-电子学与信息系统-信息获取与处理

学科代码

F-F01-F0113

基金类别

青年科学基金项目

关键词

智能信息处理 ; 稀疏表示 ; 雷达对抗 ; 模拟信息转换 ; 压缩感知 ; Intelligent information processing ; Compressive sensing ; Analog to information conversion ; Sparse representation ; Radar countermeasure

参与者

彭喜元；赵浩然；杜帅乐；卢千红；金程宇

参与机构

哈尔滨工业大学

项目标书摘要：针对当前多频带信号模拟信息转换结构存在冗余、无法对捷变动态谱快速响应及缺乏硬件实物验证的问题，本项目基于可变周期随机编码序列，提出一种面向多频带信号簇结构特征的模拟信息转换方法，给出采样结构，基于簇相关性，分析感知矩阵约束条件，研究编码序列周期与系统设计复杂度之间的关系，给出编码序列周期最优选择依据。基于簇结构统计独立性，研究基于多重信号分解的多维信号恢复方法。研制系统原型样机，基于原型样机，定量分析系统对捷变频谱快速响应性能，分析硬件实现过程中器件非线性、时间延迟等非理想因素对观测矩阵构造的影响，进而分析对系统性能的影响，从而推动基于压缩感知的模拟信息转换技术的理论研究，对其在雷达对抗、被动辐射源探测及认知无线电等领域的实用提供借鉴、支撑。

Application Abstract: This proposal presents a novel analog to information conversion for multiband signals exploiting features of clusters based on period-variable random encoding sequence,which focuses to tackle the problems of sampling redundancy,inefficiency of capturing jitter spectrum and lacking of prototype verification.The sampling framework is presented and the sparsity is reformulated.This proposal then establishes the mathematical relationship between sampling frequency and information bandwidth and investigates the mathematical relationship between period of encoding sequence and complexity of the proposed framework,based on which,concludes to the optimal value of the period.By exploiting the statistical independence,this proposal implements multi-dimensional signal recovery based on multiple signal classification.This proposal finally implements prototype hardware,based on which evaluates the performance handling the jitter spectrum and analyzes non-ideals caused by non-linearities and delays of practical devices.This proposal is supposed to present theoretical progress and practical design support in the practical fields,such as radar countermeasure,passive emitter detection and cognitive radio.

项目受资助省

黑龙江省

项目结题报告(全文)

快速频谱感知是认知电子战的关键技术之一，捷变频谱占用情况的快速获取及实时分析是认知电子战攻防的先决条件。基于压缩感知实现的模拟信息转换是面向宽频域稀疏信号欠采样的新型采样方式。本课题从恢复算法的对称加速、采样结构的优化与改进、基于FPGA的在线频谱估计算法、系统非理想因素的建模与盲校准方法等四个角度入手，研究了基于压缩感知的模拟信息转换用于快速频谱感知可能面临的问题及解决方法。在恢复算法的对称加速方面，利用实信号傅里叶频谱的对称特性、多频带信号的概率分布特性，实现信号支撑集筛选的加速。在采样结构优化与改进方面，提出了基于对角余数矩阵的观测矩阵设计方法，优化了硬件结构。在不降低系统性能的前提下，简化了硬件设计复杂度，从而降低了硬件过程中系统非理想特性对性能的影响。搭建了模拟信息转换硬件平台，并基于逐步QR分解方法在FPGA环境下实现了基于OMP方法的在线频谱估计，在观测矩阵维数为200×2000条件下，运行时间为35.19µs,估计信噪比最低28.25dB,关键资源消耗仅为1032个BRAM、806个DSP单元。本项目最后开展了系统非理想因素的建模分析，并基于幅相失配数学模型探索了实现系统盲校准的可行性。本项目研究内容为模拟信息转换技术在快速频谱感知中的应用提供了一定的方法及应用探索，对认知电子战快速频谱感知具有一定的参考及借鉴意义。基于本课题，共发表SCI(E)、EI文章7篇，申请发明专利4项，出版中文学术专著1部(副主编，排名第二),培养博士研究生1名(在读)、硕士研究生3名(2名已毕业并顺利取得硕士学位,1名在读)。项目执行期间经费投入合计19.5000万元，支出合计13.3920万元，结余6.1080万元。结余经费计划用于项目后续的研究内容支出。

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  • 1.基于FPGA的随机解调实时频谱估计方法研究

    • 关键词：
    • 压缩感知（CS）;随机解调（RD）;现场可编程门阵列（FPGA）;正交匹配追踪算法（OMP）;频谱估计
    • 殷思盛
    • 指导老师：哈尔滨工业大学 乔立岩
    • 学位论文

    传统的频谱估计首先要对信号进行奈奎斯特采样,未考虑信号的稀疏先验知识,造成了资源和时间大量的浪费。随机解调系统是一种基于压缩感知理论的模拟信息转换结构,能够以低于奈奎斯特频率的采样率对频域稀疏的多频点信号进行压缩采样,在采样的同时压缩信号,保证信号信息的完整性。这样就极大地减少了采样资源和存储资源的浪费,同时,在频谱感知领域,很多时候对精度和实时性的要求很高,需要采用硬件的方法进行频谱感知的实现。因此,本文围绕基于FPGA的随机解调实时频谱估计方法展开研究,主要内容如下:1、研究随机解调的原理。对压缩感知、随机解调和信号重构算法的原理进行深入研究,用数学的方法解释随机解调,分析信号模型、混频、低通滤波、均匀采样和信号重构对于随机解调系统实现的作用。通过仿真实验验证了基于随机解调的频谱估计的可行性,为后续基于硬件平台实现随机解调频谱估计提供参考。2、基于FPGA的OMP算法实现。基于仿真实现的OMP算法实时性不够,因此基于FPGA设计了OMP算法的实时实现。在充分研究随机解调和OMP算法的基础上,结合近些年提出的逐步QR分解的方法,实现了基于FPGA的针对随机解调复数域的OMP算法。3、搭建基于硬件的随机解调频谱估计系统。结合硬件平台作为随机解调压缩采样前端,基于FPGA的OMP算法作为信号处理后端,实现了基于硬件的随机解调频谱估计。随机解调压缩采样前端包括上位机、Analog Discovery2、信号调理电路和电源。上位机设置信号参数,Analog Discovery2生成模拟信号和m序列,调理电路进行压缩采样,最后将观测值送到FPGA中进行处理。4、利用随机解调频谱估计系统进行硬件实验。利用硬件的随机解调系统产生信号和伪随机序列,进行压缩采样产生实际数据,设计典型实验对基于随机解调的OMP模块进行验证和研究,基于FPGA的OMP算法实现速度为35.192μs,恢复频谱的最低信噪比为28.25d B。另外还通过硬件实验验证了恢复信噪比与信号频点数、频点间隔以及定点数格式的关系。

    ...

  • 2.MWC系统混频序列优化设计及盲校准方法研究

    • 关键词：
    • 调制宽带转换器;双线性欠定方程;盲校准方法;稀疏混频序列
    • 王宇婷
    • 指导老师：哈尔滨工业大学 彭喜元
    • 学位论文

    随着用户对宽带无线通信需求不断增加,有限的无线电频谱资源变得越来越拥挤,而频谱感知技术可以探测各个频段的占用情况,通过对空闲频段的认知复用,提高频谱利用率。在对宽带信号进行频谱感知时,信号频谱在不同时刻往往具有稀疏性,若使用传统的奈奎斯特采样方式进行处理则会因其高采样率和大数据量而存在冗余,压缩感知理论的出现使欠采样频谱感知成为了可能,基于该理论的调制宽带转换器（Modulated Wideband Converter,MWC）因结构简单、性能良好受到了广泛关注。但在对MWC进行实际实现的过程中,硬件非理想因素的存在使得系统实际模型和理论模型有差异,如果不对实际系统加以校准很可能会导致信号频谱的支撑集重构失败。本文以MWC为基础,研究了各通道存在未知幅相误差情况下非理想MWC系统的盲校准方法,只需要获取系统输出的实际采样值就能同时完成系统校准和信号重构,随后对MWC混频序列进行优化,改善了低信噪比下该盲校准算法的作用效果。所做的主要工作如下:1、分析了MWC系统基本原理及非理想因素。本文研究了MWC系统对稀疏多频带信号进行压缩采样的工作原理,建立起了理想MWC系统的数学模型,对实际MWC系统中各通道存在的幅相误差来源进行了探究,通过仿真实验说明了幅相误差对系统重构能力带来的影响;2、针对非理想MWC系统通道间独立的幅相误差,设计了基于双线性欠定方程的盲校准算法。本文建立起了非理想MWC系统的实际数学模型,将校准问题转化为双线性反问题,相应地设计出了基于梯度下降和对称投影的盲校准算法。通过仿真实验验证了算法有效性,揭示了大误差下该算法的鲁棒性,探究了系统参数对盲校准效果的影响;3、针对所设计的盲校准算法在低信噪比下性能下降的问题,基于稀疏混频序列对MWC系统进行了优化设计。本文设计了一种稀疏的混频序列以对系统进行改进,提高系统自身的抗噪能力,分析并验证了有噪声情况下改进后的理想系统在重构性能上的优势,揭示了在输入信号信噪比较低且系统存在未知幅相误差的情况下,改进后的MWC系统相比于改进之前有更好的盲校准效果;4、在硬件平台上进行盲校准算法性能的验证。本文展示了当MWC设置不同系统参数或采用不同混频序列时支撑集重构情况的对比,验证了仿真实验结果在具有通道误差的MWC硬件系统中依然成立,进一步说明了所提校准方法和混频序列优化方法的合理性和有效性。

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