多带射频信号的正交压缩采样研究

Multiband RF signals are usually represented as a superposition of many band-pass signals with different carrier frequencies and bandwidths, and are widely used in digital communications, radar and satellite navigation and other areas. Based on traditional sampling theories, several methods for sampling the multiband signals have been developed with the sampling frequencies not less than the Landau rate of the signals. In this proposal, we study compressive sampling of the multiband signals in order to effectively acquire the in-phase and quadrature (I/Q) components of each sub-band signal with sub-Landau sampling frequencies. By binding compressive sampling and quadrature sampling, we propose a quadrature compressive sampling (QuadCS) theory of the multiband signals. The essence of the proposed theory is firstly to randomly modulate each sub-band of the multiband signal by a random spreading sequence respectively and then to obtain the QuadCS sequences according to the band-pass sampling and digital quadrature demodulation theory. For sparse sub-band signals, the I/Q components of each sub-band can be extracted from the QuadCS sequences by the sparse reconstruction algorithms. The main contents of the proposal include QuadCS theory framework of the multiband signals, signal reconstruction condition, the baseband I/Q components extraction method and non-ideal performance analysis of the sampling system. Preliminary study shows that our proposal is feasible. The expected outputs include the QuadCS theory of multiband signals, reconstruction conditions and real-time reconstruction methods of baseband I/Q components and so on.

多带射频信号通常由具有不同中心频率的多个带通信号叠加而成，被广泛应用于数字通信、雷达和卫星导航等领域。基于传统采样理论，人们发展了多种多带信号采样方法，但采样频率均没有突破Landau率的限制。本申请将正交采样与压缩采样理论相结合，研究多带射频信号的压缩采样，建立多带信号正交压缩采样理论，以期能够以远低于Landau率的采样速率有效提取每个子带的同相和正交支路信号。本申请基本思想是利用不同的调制通道对多带信号每个子带分别进行随机调制，并根据带通采样和数字正交解调理论获得正交压缩采样序列。每个子带的同相和正交支路信号通过稀疏重构算法从正交压缩采样序列中获取。本申请的研究内容包括多带信号正交压缩采样架构、信号重构条件、子带同相和正交支路信号提取方法和系统非理想性能分析等。预先研究表明本申请的思想是可行的。预计研究成果包括多带信号正交压缩采样理论和子带同相和正交支路信号重构条件与实时重构方法等。

本项目以多带雷达为应用背景，研究了多带正交压缩采样(MQCS)理论与压缩域信号重构和参数估计方法。与现有的压缩采样理论不同，MQCS以多带稀疏信号为采样对象，直接输出每个子带的同相和正交支路信号的压缩采样。本项目建立了MQCS理论体系和基于MQCS数据的信号重构和参数估计方法，为MQCS在雷达中的应用奠定了基础。本项目的主要成果如下：.1. MQCS理论框架。MQCS系统是正交压缩采样系统在多带信号模型下的延伸，由亚Landau率采样模块和多带解调模块组成。通过设计适当的系统结构和参数，MQCS可对多带信号的每个子带独立进行正交压缩采样，且每个子带信号可独立进行重构。项目从MQCS系统结构、系统参数设置条件、子带信号可重构性分析和系统参数优化方法四个方面构建了一套完整的MQCS理论。.2. 子带信号快速重构方法。项目在对MQCS特性分析的基础上，将每个子带的测量矩阵近似成带状结构矩阵，提出了一种分段滑动重构方法实现快速重构。项目提出的重构方法可极大地节省存储空间和计算开销。对于多个子带照射同一个雷达场景的情况，项目利用不同子带回波信号间的块稀疏特性，提出了一种块稀疏分段滑动重构方法，可有效提高重构性能。.3. 无网格化子带信号重构方法。项目提出了两种无网格化子带信号重构算法——参数扰动带排除贪婪重构算法（PBGR）和无网格化信号重构算法（GLSR）。PBGR在一般贪婪重构方法中采用参数扰动技术实现目标与最邻近离散网格之间的时延偏差估计。GLSR则将回波时延估计转变为一个具有时变波束形成矩阵的波束空间波达方向（DOA）估计问题，从而利用子空间方法实现无网格化的回波时延估计。.4. 压缩域时延-多普勒参数估计。项目提出了两种压缩域时延-多普勒参数序列估计方法。通过将压缩采样脉冲多普勒雷达回波中的目标根据时延/多普勒频移进行分组，项目将时延-多普勒二维参数联合估计问题转化为两个一维参数估计问题，并利用已有的基于子空间的DOA估计和压缩域参数估计技术快速、有效地求解这些一维问题。