基于参数估计的跳频信号压缩感知重构方法技术

本发明专利技术提出了一种基于参数估计的跳频信号压缩感知重构方法，用于解决现有现有跳频信号压缩感知重构方法的重构精度低、时间复杂度高的问题，本发明专利技术的实现利用参数估计得到的频率集合确定中心原子下标，并对原子进行一次性选择；计算跳频信号的初始重构信号；估计主瓣宽度；计算跳频信号的二次重构信号；对二次重构信号进行回溯，得到跳频信号的重构信号。本发明专利技术充分利用跳频信号参数估计得到的频率集合和跳频信号在频域中的块稀疏的特点，提高了原子选择的效率和准确度，并且本发明专利技术根据跳频信号含噪声情况对二次重构结果进行回溯，提高了重构精度并降低了重构时间复杂度。

Compressed Sensing Reconstruction of Frequency Hopping Signals Based on Parameter Estimation

The invention proposes a method of compressed sensing reconstruction of frequency hopping signal based on parameter estimation, which is used to solve the problems of low reconstruction accuracy and high time complexity of existing methods of compressed sensing reconstruction of frequency hopping signal. The invention realizes the determination of central atomic subscript by frequency set obtained from parameter estimation, and the one-time selection of atoms; calculates the initial reconstruction of frequency hopping signal. Signal; Estimate the main lobe width; Calculate the second reconstructed signal of frequency hopping signal; Retrospect the second reconstructed signal to get the reconstructed signal of frequency hopping signal. The invention makes full use of the frequency set estimated by the parameters of frequency hopping signal and the sparse block characteristics of frequency hopping signal in frequency domain, improves the efficiency and accuracy of atomic selection, and retrospects the results of secondary reconstruction according to the noise situation of frequency hopping signal, improves the reconstruction accuracy and reduces the reconstruction time complexity.

【技术实现步骤摘要】
基于参数估计的跳频信号压缩感知重构方法
本专利技术属于信号处理
，涉及一种跳频信号压缩感知重构方法，具体涉及一种基于参数估计的跳频信号压缩感知重构方法，可用于高斯白噪声环境下对跳频信号的压缩感知重构。
技术介绍
压缩感知技术可以实现以远低于奈奎斯特采样频率的频率对原始信号进行压缩采样，同时在不损失信息的条件下，重构出原始信号，以降低信号采样与处理的成本。跳频信号是一类载频受伪随机序列控制的非平稳信号，具有低截获性、抗干扰性和易于组网等优点，得到广泛应用。跳频信号的工作带宽较宽，使用传统奈奎斯特采样频率对跳频信号进行采样将带来高采样频率和海量数据处理问题，又由于跳频信号是一种频域稀疏的信号，因此可以将压缩感知技术应用到跳频信号的采样与处理中。跳频信号压缩感知重构是跳频信号压缩感知技术的关键环节，因此研究跳频信号压缩感知重构方法具有重要意义。跳频信号在频域中具有块稀疏的特点，即较大的非零值都集中在跳频的中心频率两侧，并且在跳频信号的接收与处理系统中，跳频信号的频率集合在进行压缩感知重构前已经由跳频信号参数估计环节得到，可以将跳频信号的上述特点应用到跳频信号压缩感知重构过程中。在信噪比较高的情况下，需要将跳频信号主瓣两侧的旁瓣较多地重构出来，以减小频谱截断引起的误差；当信噪比较低时，旁瓣中包含的噪声可能将旁瓣携带的信息掩盖，此时要适当减少重构的旁瓣个数以减少噪声干扰，因此跳频信号两侧重构出的旁瓣个数应该随着跳频信号含噪声情况自适应变化。目前，跳频信号的压缩感知重构方法中效果较好的有基于推广的正则化再加权最小2范数算法和针对跳频信号的修正稀疏自适应匹配追踪算法，其中基于推广的正则化再加权最小2范数算法首先对接收端跳频信号模型的稀疏性进行分析，根据跳频信号的特点构建了一种时频原子字典，并选取合适的正则参数，在白噪声环境下实现了跳频信号重构。该算法的提高了再加权最小2范数算法的重构精度，但该算法仍然没有充分考虑跳频信号的特点，在重构精度方面仍然有待提高。针对跳频信号的修正稀疏自适应匹配追踪算法是赵毅智等人提出的一种针对跳频信号的重构算法，该方法根据以每个跳频频点最近的连续三个原子基作为该跳频频点的稀疏表示块进行迭代，削弱了相邻跳频信号频率突变引起的瞬间频率展宽和数据符号调制带来的频偏影响，提高了重构精度。但该方法没有充分利用跳频信号在频域块稀疏的特点和跳频频率集合已知的条件，在原子选择过程中每次选择三个原子而不是有针对性地对原子进行一次性选择，并且该方法没有利用跳频信含噪声情况对重构过程进行改进，使得该算法的重构精度仍然有待提高；该算法的迭代终止条件是相邻两次迭代产生的残差足够相近或迭代次数已经达到设定的最大迭代次数，由于在低信噪比情况下，相邻两次迭代产生的残差难以满足条件，导致算法需要进行大量迭代，使得该算法的时间复杂度高，综上所述，该算法的重构精度和时间复杂度都有待改进。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服上述已有技术的不足，提供了一种基于参数估计的跳频信号压缩感知重构方法，旨在提高重构精度，并降低时间复杂度。为实现上述目的，本专利技术采取的技术方案包括如下步骤：(1)获取压缩感知重构所需的参数y和A：(1a)接收维度为N、由参数估计得到的频率集合为的跳频信号经过压缩感知采样结构采样后的M维压缩信号y，其中1＜M＜N，表示跳频信号的第i个频率，i＝1,…,Q，Q表示跳频信号频率的个数；(1b)将压缩感知重构所需的测量矩阵Φ初始化为M×N维的高斯矩阵，并通过Φ计算跳频信号的原子集A，A＝ΦΨ，Ψ为N×N维的逆单位傅里叶正交基，A中的每一列代表一个原子；(2)计算在原子集A中对应的中心原子的下标(3)计算跳频信号的初始重构信号通过原子集A和压缩信号y，计算跳频信号的初始重构信号(4)计算跳频信号的二次重构信号(4a)计算对应信号分量的旁瓣宽度计算在初始重构信号中对应信号分量的幅度峰值并将在中对应的位置与从该位置向一侧或另一侧首个幅度低于门限的位置之间的距离记为对应信号分量的旁瓣宽度其中ε为门限系数，0＜ε＜1；(4b)设对应信号分量参与二次重构的旁瓣个数为B，B≥1，通过原子集A、压缩信号y、旁瓣宽度和旁瓣个数B，计算跳频信号的二次重构信号(5)确定在二次重构信号中对应信号分量的入选的最外侧旁瓣序号ni'：(5a)计算在二次重构信号中对应信号分量的主瓣内各点的估计值之和(5b)计算对应理想信号分量的第n个旁瓣内采样值之和与主瓣内采样值之和的比值un：un＝β/γ其中，n＝1,…,B，P是单个旁瓣中的采样点数，P取正整数；(5c)设ni为在重构信号中对应信号分量的第n个旁瓣的序号，计算序号为ni的旁瓣内各点估计值之和(5d)确定在二次重构信号中对应信号分量的入选的最外侧旁瓣序号ni'，其中min表示取最小值，c为系数，c＞0；(6)对二次重构信号进行回溯，以获取跳频信号的重构信号设跳频信号的重构信号为N维的全零列向量将中主瓣和入选旁瓣对应位置的值赋给计算跳频信号的重构信号其中表示中第到第个元素。本专利技术与现有技术相比，具有以下优点：第一，本专利技术在进行原子选择过程中，利用参数估计得到的跳频频率集合计算出中心原子对应的下标，然后利用跳频信号在频域的块稀疏的特点对原子进行一次性选择，避免了现有跳频信号重构算法通过多次迭代来选择原子所带来的低精度和高时间复杂度的缺陷，提高了重构算法精度并降低了时间复杂度。第二，本专利技术在获取跳频信号的重构信号时对二次重构结果进行了回溯，通过对比旁瓣、主瓣内各点的估计值之和对噪声情况进行判断，然后根据噪声情况决定入选旁瓣个数，将重构信号中不符合要求的旁瓣置零，克服了现有跳频信号重构算法不能随着跳频信号含噪声情况自适应地调整重构结果而导致的低精度问题，提高了重构精度。附图说明图1是本专利技术的实现流程图；图2是本专利技术的与现有的针对跳频信号的修正稀疏自适应匹配追踪算法对压缩跳频信号进行重构的重构精度和重构效率的仿真结果对比图；具体实施方式下面结合附图和具体实施例，对本专利技术做进一步的详细描述：参照附图1，一种基于参数估计的跳频信号压缩感知重构方法，包括如下步骤：步骤1)获取压缩感知重构所需的参数y和A：步骤1a)接收维度为N、由参数估计得到的频率集合为的跳频信号经过压缩感知采样结构采样后的M维压缩信号y，其中1＜M＜N，表示跳频信号的第i个频率，i＝1,…,Q，Q表示跳频信号频率的个数；由于在跳频信号的接收与处理系统中，在进行跳频信号的压缩感知重构前已经利用跳频信号参数估计算法对跳频信号进行了跳频频率集合的估计，因此，可以将跳频频率集合这一先验信息应用于跳频信号的压缩感知重构中。在本实例中，频率集合MHz，对应的Q为7，由于跳频信号维度N过小时，对跳频信号进行压缩的意义较小，跳频信号维度N过大时，基于现有的仿真条件无法实现，综合考虑，本实例采用N＝2000，M＝400。步骤1b)将压缩感知重构所需的测量矩阵Φ初始化为M×N维的高斯矩阵，并通过Φ计算跳频信号的原子集A，A＝ΦΨ，Ψ为N×N维的逆单位傅里叶正交基，A中的每一列代表一个原子。步骤2)计算在原子集A中对应的中心原子下标计算公式为：其中，表示对向下取整，fs是对跳频信号进行压缩采样的频率，且fs小于奈奎斯特采样频率，表示跳频信号的频率集合中本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于参数估计的跳频信号压缩感知重构方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)获取压缩感知重构所需的参数

【技术特征摘要】
1.一种基于参数估计的跳频信号压缩感知重构方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)获取压缩感知重构所需的参数y和A：(1a)接收维度为N、由参数估计得到频率集合为的跳频信号经过压缩感知采样结构采样后的M维压缩信号y，其中1＜M＜N，表示跳频信号的第i个频率，i＝1,…,Q，Q表示跳频信号频率的个数；(1b)将压缩感知重构所需的测量矩阵Φ初始化为M×N维的高斯矩阵，并通过Φ计算跳频信号的原子集A，A＝ΦΨ，Ψ为N×N维的逆单位傅里叶正交基，A中的每一列代表一个原子；(2)计算在原子集A中对应的中心原子的下标(3)计算跳频信号的初始重构信号通过原子集A和压缩信号y，计算跳频信号的初始重构信号(4)计算跳频信号的二次重构信号(4a)计算对应信号分量的旁瓣宽度计算在初始重构信号中对应信号分量的幅度峰值并将在中对应的位置与从该位置向一侧或另一侧首个幅度低于门限的位置之间的距离记为对应信号分量的旁瓣宽度其中ε为门限系数，0＜ε＜1；(4b)设对应信号分量参与二次重构的旁瓣个数为B，B≥1，通过原子集A、压缩信号y、旁瓣宽度和旁瓣个数B，计算跳频信号的二次重构信号(5)确定在二次重构信号中对应信号分量的入选的最外侧旁瓣序号ni'：(5a)计算在二次重构信号中对应信号分量的主瓣内各点的估计值之和(5b)计算对应理想信号分量的第n个旁瓣内采样值之和与主瓣内采样值之和的比值un：un＝β/γ其中，n＝1,…,B，P是单个旁瓣中的采样点数，P取正整数；(5c)设ni为在重构信号中对应信号分量的第n个旁瓣的序号，计算序号为ni的旁瓣内各点估计值之和(5d)确定在二次重构信号中对应信号分量的入选的最外侧旁瓣序号ni'，其中min表示取最小值，c为系数，c＞0；(6)对二次重构信号进行回溯，以获取跳频信号的重构信号设跳频信号的重构信号为N维的全零列向量将中主瓣和入选旁瓣对应位置的值赋给计算跳频信号的重构信号其中表示中第到第个元素。2.根据权利要求1所述的基于参数估计的跳频信号压缩感知重构方法，其特征在于，步骤(2)中所述的计算在原子集A中对应的中心原子的下标计算公式为：其中，表示对向下取整，fs是对跳频信号进行压缩采样的频率，且fs小...

【专利技术属性】
技术研发人员：付卫红，贾利苹，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61