关键词:
压缩感知理论
超带宽稀疏信号
欠奈奎斯特采样
硬件设计
摘要:
由于模拟数字模拟数字转换器(Analog-to-digital,ADC)的采样率并不是无限高的,在国内,可以做到的比较高采样率的只有40G,国外可以做到的最高采样率为120G,因此,在对高频率信号进行采样的时候,如果再以奈奎斯特采样定理的传统采样方式对信号进行采样以及恢复的时候,就会遇到很大的困难。如果采用低于奈奎斯特采样速率(sub-Nyquist sampling)的采样系统,则通常需要增加额外的条件,比如需要预先知道所要处理信号的频谱信息等,在实际应用中,这些先决条件往往不容易满足。科研人员在面对如何解决超高频率信号采样问题的时候,提出了新的理论。和传统的采样过程不同的是,以压缩感知为理论依据的采样系统,在对信号进行采样的时候,是将采样过程和对采样得到的数据进行压缩这两个步骤合成了一个步骤,这样操作的好处就是,既保留了信号恢复所需要的关键数据,又降低了系统所要传输的数据,降低了对采样系统的压力,最终,采样得到的数据,通过信号重构算法恢复出来。本文的主要研究工作是,首先对比传统的信号采样和基于压缩感知的信号采样,之后确定采用哪种采样框架,最后通过确定的采样框架,来进行硬件设计,最终完成模拟信息转换器。根据项目要求,模拟信息转换器要可以对信号进行盲采样,并可以以低于奈奎斯特采样率进行采样并成功恢复原始信号。模拟信息转换器主要包含两部分,一部分是对输入信号进行调理的模拟部分,另一部分是对处理后的信号进行采样,得到的数据通过FPGA进行处理,通过恢复算法就可以完成对信号的恢复。在实现模拟信息转换器功能部分,结果教研室项目要求,主要分为对信号调理、采样以及将采样数据处理得到恢复出输入信号,本文主要设计模拟电路部分,主要包括信号的放大,信号的功率分配以及信号的混频等主要电路,最后按照模块对电路进行调试,看每个模块能否正常工作。