调制宽带转换器系统下基于正弦信号获取感知矩阵的信号重构方法

    公开(公告)号:CN104852744B

    公开(公告)日:2018-03-27

    申请号:CN201510274805.X

    申请日:2015-05-26

    IPC分类号: H03M7/30

    摘要: 调制宽带转换器系统下基于正弦信号获取感知矩阵的信号重构方法,涉及无线通信领域。本发明是为了解决现有的调制宽带转换器系统中采用的理论计算方法获取的感知矩阵存在精度低及感知矩阵不准确导致的现有的信号重构方法的准确度和信噪比的问题。本发明中,输入的正弦信号和周期序列信号经过采用乘法器、滤波器、信号调理器、同步采样后再经过数据扩展和正弦参数估计及镜像共轭转置获得感知矩阵,再利用调制宽带转换器系统对多频带信号进行重构,获得重构信号。该获得感知矩阵精度高,且感知矩阵的结果更加准确,解决了感知矩阵理论构造方法不准确的问题,极大提高了重构概率和信噪比。本发明用于信号重构。

    一种雷达回波信号的采样方法及重构方法

    公开(公告)号:CN106772270A

    公开(公告)日:2017-05-31

    申请号:CN201710027555.9

    申请日:2017-01-16

    IPC分类号: G01S7/32

    摘要: 一种雷达回波信号的采样方法及重构方法,属于雷达信号处理技术领域,解决了因雷达信号带宽大而造成的现有奈奎斯特采样雷达采样速率过高和采样数据过多的问题。所述采样方法通过两路交错调制的雷达回波信号获取原雷达回波信号的一个傅里叶系数实部,并利用多通道获取原雷达回波信号在多个频带下的多个傅里叶系数实部,从而构成傅里叶系数实部集合;所述重构方法利用雷达回波信号的傅里叶系数实部以及雷达基脉冲的实部和虚部,通过时域网格化处理将雷达回波信号的重构问题转化为最小L0范数问题,并采用OMP算法求得幅值参数向量的稀疏解,进而估计出雷达回波信号的时延参数和幅值参数。本发明适用于对雷达回波信号进行采样和重构。

    测试滤波转接装置
    43.
    发明授权

    公开(公告)号:CN103983812B

    公开(公告)日:2016-08-17

    申请号:CN201410228231.8

    申请日:2014-05-27

    IPC分类号: G01R1/04

    摘要: 测试滤波转接装置,属于测试测量与控制技术领域。解决了无法实现对航天设备输出或输入的信号的测试转接和滤波的问题。本发明的滤波集成电路板置于壳体的内部,连接器头和连接器座分别嵌入在壳体的左右两个侧面,左侧62个测试端口的数据连接端均通过数据线与连接器座的数据连接端连接,右侧62个测试端口的数据连接端分别通过一根数据线与62拨动开关的固定连接端连接,62个拨动开关的常闭端分别通过一根数据线与62个连接器头的数据连接端,62个拨动开关的常开端分别通过一根数据线与滤波集成电路板的62个一号数据输入输出端连接,滤波集成电路板的62个二号数据输入输出端与连接器头的数据端连接。本发明适用于设备的输入或输出信号的测试和保护。

    基于比较器的多路并行信号采集系统的信号重构方法

    公开(公告)号:CN103401556B

    公开(公告)日:2016-08-10

    申请号:CN201310351198.3

    申请日:2013-08-13

    发明人: 张京超 付宁 杨柳

    IPC分类号: H03M1/12

    摘要: 基于比较器的多路并行信号采集系统的信号重构方法,涉及多频带信号采集领域。解决了现有的多频带信息采集系统的采样频率受ADC量化器限制使信息传输和存储压力大,导致系统运行速度缓慢,同时由于采集方法的制约导致采集系统抗噪性低的问题。该采集系统包括模拟乘法器、低通滤波器、比较器和采样器,多频带信号经低通滤波器和比较器处理后得到离散数字信号,对该信号进行傅立叶变换后完成该采集系统的采集工作;通过对观测值进行计算,并判断估计观测值的数值符号与实际观测值的数值符号不一致的个数或迭代次数是否达到最大迭代次数,进而计算出多频带稀疏信号的支撑基实现原信号的重构。本发明适用于对多频带信号进行采集及重构。

    基于离散椭球序列的随机解调方法

    公开(公告)号:CN105790769A

    公开(公告)日:2016-07-20

    申请号:CN201610094091.9

    申请日:2016-02-19

    IPC分类号: H03M7/30

    CPC分类号: H03M7/3062

    摘要: 基于离散椭球序列的随机解调方法,涉及压缩采样技术领域,具体涉及一种信号的随机解调方法。为了解决现有的随机解调系统利用DFT矩阵对信号进行稀疏表示存在的基不匹配导致随机解调系统重构信号时存在较大误差的问题,本发明首先将信号的频谱等分为L份,构造对角矩阵E(fc[l]),依据信号长度及归一化带宽构造一组DPSS向量,然后构造一组调制DPSS矩阵Ψl,并构造形成DPSS稀疏表示矩阵Ψ;根据随机解调采样结构得到信号的压缩采样值,得到有限观测值y;最后利用压缩感知信号恢复方法基于有限观测值y进行信号恢复,得到原信号x。本发明适用于信号的随机解调。

    基于压缩感知的稀疏信号欠采样方法

    公开(公告)号:CN103178853B

    公开(公告)日:2016-04-27

    申请号:CN201310092206.7

    申请日:2013-03-21

    IPC分类号: H03M1/12

    摘要: 基于压缩感知的稀疏信号欠采样方法,涉及一种稀疏信号欠采样方法。它是为了在保证信号恢复效果的情况下降低频域稀疏信号采样率。本发明采用FPGA产生触发信号和m序列,m序列调理后与被测稀疏信号混频,并经过低通滤波器滤波。数据采样模块检测到触发信号后对滤波后信号进行采样,存储采样数据。在信号重构时,需要先求得系统的传递函数,以及和采样数据对应的m序列,然后应用OMP信号重构算法恢复出原信号。本发明适用于频域稀疏模拟信号的欠采样。

    一种多通道压缩感知框架下的混合参数估计方法

    公开(公告)号:CN103219998B

    公开(公告)日:2016-01-20

    申请号:CN201310101905.3

    申请日:2013-03-27

    IPC分类号: H03M7/30

    摘要: 一种多通道压缩感知框架下的混合参数估计方法,涉及多通道压缩感知技术领域,解决现有混合参数估计计算必须先完成重构混合信号,源信号重构效率低的问题。采集混合信号xi的压缩观测信号为yi,取非线性函数g(·),所述函数g(·)的输入为yWl,输出为Y,计算Y的熵,计算熵H(Y)的梯度沿着熵H(Y)的梯度方向更新反混合矩阵Wl+1,使得熵H(Y)逐渐增大,所述更新反混合矩阵W的公式为:将迭代次数l的值加1,l=l+1,判断迭代次数l是否大于设定的总的迭代次数t,据经过t次迭代更新得到的反混合矩阵Wt,计算混合矩阵A的估计值本发明可广泛应用于对混合参数估计的计算。

    一种SRAM-basedFPGA退化测试系统

    公开(公告)号:CN103439644B

    公开(公告)日:2015-09-23

    申请号:CN201310351573.4

    申请日:2013-08-13

    IPC分类号: G01R31/28

    摘要: 一种SRAM-based FPGA退化测试系统,属于电力电子技术领域。为了解决现有用于检测NBTI退化效应使FPGA产生延时量的测量系统测量精度低且进一步解决了无法同时测量多种应力的问题,本发明包括示波器、控制器、程控双路电源、辅助控制器FPGA、恒温箱、A/D转换器、被测FPGA和晶振;控制器控制辅助控制器FPGA,且辅助控制器FPGA输出的信号应力、辅助控制器FPGA通过程控双路电源输出的电压应力和通过恒温箱输出的温度应力同时施加给被测FPGA,示波器用于接收被测FPGA输出的信号。本发明主要应用在检测NBTI退化效应领域。

    调制宽带转换器系统下基于正弦信号获取感知矩阵的信号重构方法

    公开(公告)号:CN104852744A

    公开(公告)日:2015-08-19

    申请号:CN201510274805.X

    申请日:2015-05-26

    IPC分类号: H03M7/30

    摘要: 调制宽带转换器系统下基于正弦信号获取感知矩阵的信号重构方法,涉及无线通信领域。本发明是为了解决现有的调制宽带转换器系统中采用的理论计算方法获取的感知矩阵存在精度低及感知矩阵不准确导致的现有的信号重构方法的准确度和信噪比的问题。本发明中,输入的正弦信号和周期序列信号经过采用乘法器、滤波器、信号调理器、同步采样后再经过数据扩展和正弦参数估计及镜像共轭转置获得感知矩阵,再利用调制宽带转换器系统对多频带信号进行重构,获得重构信号。该获得感知矩阵精度高,且感知矩阵的结果更加准确,解决了感知矩阵理论构造方法不准确的问题,极大提高了重构概率和信噪比。本发明用于信号重构。

    一种基于分布式压缩感知系统的盲信号重构方法

    公开(公告)号:CN103152298B

    公开(公告)日:2015-07-22

    申请号:CN201310066123.0

    申请日:2013-03-01

    IPC分类号: H04L25/03

    摘要: 一种基于分布式压缩感知系统的盲信号重构方法,涉及信号处理领域。本发明解决了现有基于分布式压缩感知系统的盲信号分离方法获得源信号的效率低,精度低的问题。本发明利用CS观测系统对m个源信号的混合信号进行观测,获得混合信号观测信号y,在(0,1)内单调递增的函数中任意选取非线性函数g(·),设定函数g(·)输入为yWl,输出函数Y,计算函数Y的熵与熵的梯度,沿熵的梯度方向更新反混合矩阵Wl,使熵逐渐增大,令迭代次数l=l+1判断迭代次数l是否大于设定的总的迭代次数t,判断结果为是,利用压缩感知重构算法与源信号的压缩观测值重构源信号,获得源信号估计信号,否则将更新获得的反混合矩阵与观测信号构成函数g(·)的输入,本发明用于信号处理领域。