调制宽带转换器信号重构方法和装置制造方法及图纸

技术编号:18579385 阅读:20 留言:0更新日期:2018-08-01 14:23
本发明专利技术公开了一种调制宽带转换器信号重构方法和装置,属于通信技术领域。所述方法包括:建立调制宽带转换器信号重构的稀疏优化目标函数;将稀疏优化目标函数中的零范数采用函数进行替换;向稀疏优化目标函数输入多频带频谱矩阵的初始值和采样值矩阵;确定迭代参数并对替换后的所述稀疏优化目标函数进行迭代;当迭代完成时,采用最后一次迭代得到的多频带频谱矩阵的估计值作为恢复出的多频带频谱矩阵。

Signal reconstruction method and device for modulation broadband converter

The invention discloses a method and device for modulating wideband converter signal reconstruction, belonging to the field of communication technology. The method includes: the sparse optimization objective function is established for the signal reconstruction of the modulation broadband converter, the zero norm in the sparse optimization objective function is replaced by the function, the initial value and the sampling value matrix of the multi band spectrum matrix are input to the sparse optimization target function, and the superposition parameter is determined and the sparse optimization after the replacement is made. When the iteration is completed, the estimated value of the multiband spectrum matrix obtained by the last iteration is used as the restored multiband spectrum matrix.

【技术实现步骤摘要】
调制宽带转换器信号重构方法和装置
本专利技术涉及通信
,特别涉及一种调制宽带转换器信号重构方法和装置。
技术介绍
在认知无线电系统中,宽带频谱感知技术可以为认知用户(SecondaryUser)提供更灵活的空闲频谱接入选择。然而,在传统奈奎斯特采样理论体系下,较宽的频谱给采样系统带来了双重压力,一方面,过高的采样率使得现有模数转换器难以达到所需的采样速度和精度要求,另一方面,过大的采样数据量也会给后续的存储、传输和处理造成巨大的压力。调制宽带转换器(ModulatedWidebandConverter,MWC)是一种基于压缩感知理论的亚奈奎斯特采样方案,该方案结合了压缩感知和经典傅立叶分析的思想,实现了以较低速率进行采样。MWC理论上可以利用现有的器件对连续频率的稀疏多频带信号进行亚奈奎斯特率采样,并能够精确的重构出原信号。MWC信号重构可转化为多重测量向量(MultipleMeasurementVectors)问题的求解。但相关技术中,MWC重构过程都是直接利用MMV算法,均假设不同量测列(多重测量向量问题中的未知矩阵列向量)满足联合稀疏特性(每个列向量中的非零元位置相同),而没有考虑到MWC重构过程中的未知待求解矩阵并不能严格满足联合稀疏性的情况;另外,同时MWC重构过程没有考虑物理实现时一些非理想因素对系统性能的影响,从而影响重构性能,例如现有MWC算法主要考虑的压缩感知模型中含有高斯噪声的情况,虽然高斯噪声是一种简单且普遍存在的噪声模型,但是MWC系统实际工程实践中采用的滤波器不可能为理想滤波器,过渡带必然存在,与理想条件下的理论分析相比,必然引入噪声。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种调制宽带转换器信号重构方法和装置,解决现有信号重构方法所存在的稀疏特性不准确、噪声模型不匹配(非理想模拟低通滤波器过渡带采样引入的混叠畸变属于非高斯冲击噪声,非高斯冲击噪声的特点是噪声方差很大,误差项中会出现较大的幅值元素,常规算法通常利用l2范数来拟合误差项,l2范数自身的性质会线性放大残差的影响)的问题。所述技术方案如下:第一方面,本专利技术实施例提供了一种调制宽带转换器信号重构方法,所述方法包括:建立调制宽带转换器信号重构的稀疏优化目标函数;其中,所述稀疏优化目标函数的表达式为其中,z(l)为多频带频谱矩阵Z的第l个列向量,y(l)表示采样值矩阵Y的第l个列向量,表示z(l)取l0范数,λ为正则化参数,且λ≥0,表示多频带频谱矩阵Z的第l列重构误差项的洛伦兹范数;将所述稀疏优化目标函数中的替换为函数其中,为标准高斯函数,fσ(s)=exp(-s2/2σ2),σ为常数,N等于矢量z(l)的元素个数,i为矢量z(l)的元素序号;向替换后的所述稀疏优化目标函数输入所述多频带频谱矩阵的初始值和所述采样值矩阵Y,其中Φ为观测矩阵;以σ为迭代参数对替换后的所述稀疏优化目标函数进行迭代,迭代参数σ=[σmax,…,σi,σi+1,…,σmin]且σi+1=μσi;其中,以σi为迭代参数进行迭代时包括K次共轭梯度法迭代,每次共轭梯度法迭代过程如下:在第k次迭代时,利用所述多频带频谱矩阵的估计值计算所述稀疏优化目标函数的梯度gk;根据所述稀疏优化目标函数的梯度gk计算所述共轭梯度法的搜索方向dk;根据所述稀疏优化目标函数的梯度gk和所述共轭梯度法的搜索方向dk,计算所述共轭梯度法的迭代步长ak;根据所述迭代步长ak更新所述多频带频谱矩阵的估计值判断k<K是否成立,若k<K成立,则进行第k+1次迭代,若k<K不成立,则以σi+1为迭代参数进行迭代;当迭代完成时,采用最后一次迭代得到的作为恢复出的所述多频带频谱矩阵Z。在本专利技术实施例的一种实现方式中,所述利用所述多频带频谱矩阵的估计值计算所述稀疏优化目标函数的梯度gk,包括:采用如下公式计算所述稀疏优化目标函数的梯度gk:其中,其中,且P和Q为对角矩阵。在本专利技术实施例的另一种实现方式中,所述根据所述稀疏优化目标函数的梯度gk计算所述共轭梯度法的搜索方向dk,包括:采用如下公式计算所述共轭梯度法的搜索方向dk:其中,在本专利技术实施例的另一种实现方式中,所述根据所述稀疏优化目标函数的梯度gk和所述共轭梯度法的搜索方向dk,计算所述共轭梯度法的迭代步长ak,包括:采用如下公式计算所述共轭梯度法的迭代步长ak:其中,0<μ<λ2/L2,δ为共轭梯度步长因子,L为利普希茨常数,δ为正数且δ的取值能够保证zk+δdk落在函数f的定义域内,在本专利技术实施例的另一种实现方式中,所述共轭梯度法为弗莱彻李维斯共轭梯度法。第二方面,本专利技术实施例还提供了一种调制宽带转换器信号重构装置,所述装置包括:第一处理单元,用于获取调制宽带转换器信号重构的稀疏优化目标函数;其中,所述稀疏优化目标函数的表达式为其中,z(l)为多频带频谱矩阵Z的第l个列向量,y(l)表示采样值矩阵Y的第l个列向量,表示z(l)取l0范数,λ为正则化参数,且λ≥0,表示多频带频谱矩阵Z的第l列重构误差项的洛伦兹范数;将所述稀疏优化目标函数中的替换为函数其中,为标准高斯函数,fσ(s)=exp(-s2/2σ2),σ为常数,N等于矢量z(l)的元素个数,i为矢量z(l)的元素序号;第二处理单元,用于向替换后的所述稀疏优化目标函数输入所述多频带频谱矩阵的初始值和所述采样值矩阵Y,其中Φ为观测矩阵;第三处理单元,用于以σ为迭代参数对替换后的所述稀疏优化目标函数进行迭代,迭代参数σ=[σmax,…,σi,σi+1,…,σmin]且σi+1=μσi;其中,以σi为迭代参数进行迭代时包括K次共轭梯度法迭代,每次共轭梯度法迭代过程如下:在第k次迭代时,利用所述多频带频谱矩阵的估计值计算所述稀疏优化目标函数的梯度gk;根据所述稀疏优化目标函数的梯度gk计算所述共轭梯度法的搜索方向dk;根据所述稀疏优化目标函数的梯度gk和所述共轭梯度法的搜索方向dk,计算所述共轭梯度法的迭代步长ak;根据所述迭代步长ak更新所述多频带频谱矩阵的估计值判断k<K是否成立,若k<K成立,则进行第k+1次迭代,若k<K不成立,则以σi+1为迭代参数进行迭代;输出单元,用于当迭代完成时,采用最后一次迭代得到的作为恢复出的所述多频带频谱矩阵Z。在本专利技术实施例的一种实现方式中,所述第三处理单元,用于:采用如下公式计算所述稀疏优化目标函数的梯度gk:其中,其中,且P和Q为对角矩阵。在本专利技术实施例的另一种实现方式中,所述第三处理单元,用于:采用如下公式计算所述共轭梯度法的搜索方向dk:其中,在本专利技术实施例的另一种实现方式中,所述第三处理单元,用于:采用如下公式计算所述共轭梯度法的迭代步长ak:其中,0<μ<λ2/L2,δ为共轭梯度步长因子,L为利普希茨常数,δ为正数且δ的取值能够保证zk+δdk落在函数f的定义域内,在本专利技术实施例的另一种实现方式中,所述共轭梯度法为弗莱彻李维斯共轭梯度法。本专利技术实施例提供的技术方案带来的有益效果是:本申请提供的调制宽带转换器信号重构过程包括构造基于洛伦兹范数和矩阵平滑零范数正则化的稀疏优化目标函数构建,结合固定步长公式和具有充分下降性质的共轭梯度算法在统一的参数框架下并行重构两个步骤,采用洛伦兹范数构建稀疏优化目标函数能较好的克服冲击噪声的影响本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种调制宽带转换器信号重构方法,其特征在于,所述方法包括:建立调制宽带转换器信号重构的稀疏优化目标函数;其中,所述稀疏优化目标函数的表达式为

【技术特征摘要】
1.一种调制宽带转换器信号重构方法,其特征在于,所述方法包括:建立调制宽带转换器信号重构的稀疏优化目标函数;其中,所述稀疏优化目标函数的表达式为其中,z(l)为多频带频谱矩阵Z的第l个列向量,y(l)表示采样值矩阵Y的第l个列向量,表示z(l)取l0范数,λ为正则化参数,且λ≥0,表示多频带频谱矩阵Z的第l列重构误差项的洛伦兹范数;将所述稀疏优化目标函数中的替换为函数其中,为标准高斯函数,fσ(s)=exp(-s2/2σ2),σ为常数,N等于矢量z(l)的元素个数,i为矢量z(l)的元素序号;向替换后的所述稀疏优化目标函数输入所述多频带频谱矩阵的初始值和所述采样值矩阵Y,其中Φ为观测矩阵;以σ为迭代参数对替换后的所述稀疏优化目标函数进行迭代,迭代参数σ=[σmax,…,σi,σi+1,…,σmin]且σi+1=μσi;其中,以σi为迭代参数进行迭代时包括K次共轭梯度法迭代,每次共轭梯度法迭代过程如下:在第k次迭代时,利用所述多频带频谱矩阵的估计值计算所述稀疏优化目标函数的梯度gk;根据所述稀疏优化目标函数的梯度gk计算所述共轭梯度法的搜索方向dk;根据所述稀疏优化目标函数的梯度gk和所述共轭梯度法的搜索方向dk,计算所述共轭梯度法的迭代步长ak;根据所述迭代步长ak更新所述多频带频谱矩阵的估计值判断k<K是否成立,若k<K成立,则进行第k+1次迭代,若k<K不成立,则以σi+1为迭代参数进行迭代;当迭代完成时,采用最后一次迭代得到的作为恢复出的所述多频带频谱矩阵Z。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述利用所述多频带频谱矩阵的估计值计算所述稀疏优化目标函数的梯度gk,包括:采用如下公式计算所述稀疏优化目标函数的梯度gk:其中,其中,且P和Q为对角矩阵。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述稀疏优化目标函数的梯度gk计算所述共轭梯度法的搜索方向dk,包括:采用如下公式计算所述共轭梯度法的搜索方向dk:其中,4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据所述稀疏优化目标函数的梯度gk和所述共轭梯度法的搜索方向dk,计算所述共轭梯度法的迭代步长ak,包括:采用如下公式计算所述共轭梯度法的迭代步长ak:其中,0<μ<λ2/L2,δ为共轭梯度步长因子,L为利普希茨常数,δ为正数且δ的取值能够保证zk+δdk落在函数f的定义域内,5.根据权利要求1-4任一项所...

【专利技术属性】
技术研发人员:彭军伟毛姗姗游行远彭开志丁昊成
申请(专利权)人:武汉船舶通信研究所中国船舶重工集团公司第七二二研究所
类型:发明
国别省市:湖北,42

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