面向通感一体化的多频带信号恢复系统设计

本发明属于多频带信号恢复领域，具体涉及以通感一体化为背景的多频带信号恢复系统设计。

背景技术：

1、随着通信技术从5g向6g的发展，人们开始构想一个全方位覆盖、环保智能、感官连接以及通感融合的新期望。6g技术的一个显著特点是它的多域整合，这意味着它不仅覆盖了地面网络，还扩展到了空中和太空的领域。卫星物联网构成了这一远景的核心部分，借助卫星的全球覆盖能力，实现了跨区域和跨国界的信息交流。由多颗卫星构成的卫星物联网具有广泛的覆盖范围，能够实现全球范围内的网络互联。为了达到多域通信的目的，卫星需要拥有更为高级的感知功能，这样才能确保通信链路的稳定性和可靠性。另一方面，由于接入的节点数量众多，这增加了对频谱资源的使用，使得原本就稀缺的无线频谱资源变得更为稀少。从另一个角度来看，卫星物联网生成的数据量极为庞大，覆盖了多种通信数据类型，因此需要进行大规模的数据处理和分析，以便从这些海量数据中提炼出有价值的信息和洞见。因此，通感一体化(isac,integrated sensing and communication)已经成为目前无线通信技术研究领域的焦点话题。isac具备通信与频谱定位感知之间的协同作用，这有助于更好地分配各种通信资源，增强网络的稳定性，同时也能提升数据传输的效率和整体网络表现，降低数据的延迟和丢包率。随着卫星物联网架构逐渐走向成熟，通感一体化框架依然面对着频谱资源匮乏的挑战。因此为了提高频谱使用的效率，需要在更广的频率范围内采用宽带频谱感知技术。

2、此外，随着无线通信环境变得越来越复杂和频谱范围不断扩大，传统的采样速度给接收端的前端设备带来了极大的压力。现有的数字接收设备已经不能满足宽带信号处理的实际需求。为了应对这个挑战，基于压缩感知理论的调制宽带转换器(mwc,modulatedwide band converter)系统被设计出来，此系统能够对稀疏的信号进行有效的压缩采样。它的主要优点包括：能够支持欠奈奎斯特的采样、可以同时移动多个信号以达到下变频的效果、对系统和信号模型的匹配度要求相对较低，并且非常适合各种应用场景。mwc不仅可以解决频谱感知方面的问题，还能实现无失真的通信。它不仅可以在感知层面定位多频带信号，还可以在通信层面进一步恢复原始信号。因此，mwc系统可以同时具备通信和感知的功能，符合isac的技术特点，将mwc系统应用到通感一体化应用中。

3、mwc系统中的正交匹配追踪(the orthogonal matching pursuit，omp)算法需要稀疏度已知的条件才能进行重构，而在实际条件下稀疏度未知或有变动。针对此问题有学者提出稀疏度自适应匹配追踪(sparsity adaptive matching pursuit，samp)算法，并对此算法进行诸多改进。而从算法和结构的角度来看，mwc系统的实施过程过分依赖于先验条件，且改进的算法很少考虑到算法效率以及算法灵活度的问题。由于固定步长的限制，该算法无法满足高精度高效率的重构要求。同时在实际的宽带频谱感知场景中，由于信号数量的动态变化，其自适应调整能力相对较弱。由于信道的时变性和噪声的干扰等多种因素，该系统的性能显著下降，并且无法根据环境的实时变化来及时更新模型的参数。因此，这限制了mwc系统在宽带频谱感知场景中的应用。

4、基于上述问题考虑，本发明在混叠调制宽带转换器的基础上进行算法和结构改进。算法上提出基于稀疏度估计的指数变步长自适应匹配跟踪(es-evssamp,theestimation of the sparsity-exponential variable step size adaptive matchingpursuit)算法，结构上设计自适应混叠调制宽带转换器系统。这个系统并不以信号的稀疏度为已知标准，其主要目的是提升采样效率，并对信号进行稀疏采样。鉴于信号中充斥着众多的噪声，压缩感知理论成为实现稀疏采样的有效手段。该控制系统以稀疏采样与重构信号的对应点误差作为其核心控制参数。当重构误差未能达到既定的标准时，系统将通过增加通道的数量来进行调整，直到满足既定的要求。在信号子带数量较少但恢复速度较快的场景中，可以通过减少通道的数量来减少处理的数据量。在频谱感知技术中，它也能够满足通感集成的通讯和感知需求。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供面向通感一体化的多频带信号恢复系统。使用的es-evssamp算法主要针对samp算法的算法效率和固定步长逐级迭代的问题，增加了稀疏度估计模块并对固定步长的递进迭代做出改进；在调制宽带转换器结构上进行自适应调整通道。为实现上述目的，具体改进如下：

2、1)算法上加入了稀疏度估计模块。该模块能够将本该进行的迭代过程减小至通过少许步骤进行快速迭代，通过设计的准则判定大小尺度迭代的转换，解决了迭代速度慢，算法效率低的问题。

3、2)对原算法需要固定步长的递进迭代做出改进。利用指数函数的函数特征进行步长的自适应调整，解决了因步长影响无法同时满足高精度高效率的问题，同时也能够体现了算法的灵活性。

4、改进的算法(es-evssamp)步骤如下所示：

5、s1.输入传感矩阵am×n、观测矩阵ym×1、步长s、指数函数参数β、稀疏度估计参数δk、第一阈值参数θ1以及第二阈值参数θ2，其中观测矩阵为传感矩阵中的任意一列；

6、s2.初始化参数，其中包括迭代阶段stage＝1、迭代次数t＝1、稀疏度估计k0＝s、残差向量r0＝y、初始索引集候选索引集以及初始支撑集

7、s3.计算初始索引集λ0＝max(aty,k0)，其中max(a，b)函数的含义为取a矩阵中b个较大的元素；

8、s4.计算估计的稀疏度，若则k0＝k0+s，返回s3；否则k1＝k0，执行s5；

9、s5.计算一个新的初始索引集λt＝max(|atrt-1|,kt)；

10、s6.合并并更新候选索引集ct＝ft-1∪λt；

11、s7.得到最小而成的估计信号值

12、s8.获得当前支撑集

13、s9.更新信号的最终估计及残差

14、s10.若||rc||2≤θ1则进行步骤9，否则进行s13；

15、s11.若||rc||2≤θ2则停止迭代并输出结果，否则进行s12；

16、s12.若||rc||2≥||rt-1||2则kt+1＝kt+s,stage＝stage+1ftnew＝ft,t＝t+1，否则stage＝stage+1 ftnew＝ft,t＝t+1。然后转回s5；

17、s13.输出

18、3)结构上引入自适应调整通带数模块，通过比较采样点和重构后相应信号点，利用误差动态地调整系统的通道数量，从而达到自动调整通道数量的目的。

19、本发明的一种计算机装置，包括处理器及在处理器上运行的计算机程序，处理器用于执行多频带信号恢复系统的步骤。

20、本发明解决了原有samp算法进行重构恢复所产生的问题：

21、1)根据稀疏度估计模块提升算法的整体运行效率。

22、2)指数函数自适应变步长能够提升算法的灵活性，从而能够在提升算法效率的同时能根据实际情况的具体要求调整精度。能够更精准的对频谱位置进行定位，更精确的重构信号。

23、3)结构改进能够降低采样率并提供合适的通道数，防止通信资源浪费。

技术特征：

1.提出了一种基于rip条件的自适应稀疏性方法。其准则如下：对于任意稀疏度为k的信号，感知矩阵a满足rip条件，当δk∈(0,1)，若k0≥k，则满足下式。其中supp为真实支撑集，y为观测矩阵。

2.当用大规模的迭代来接近真正的稀疏性时，需要执行小规模的迭代来更接近真正的稀疏性。在这种情况下使用可变步长模块。当支撑集大小接近真稀疏性时，降低步长以提高信号重建精度。这个过程需要步长逐渐减小且步长大于0，因此选择使用指数函数。考虑以下的指数函数：

3.使用双阈值迭代终止条件。根据初始稀疏度估计值对mwc系统传输信号进行残差向量计算，若当前计算出残差向量的运算值大于第一阈值且大于等于上次迭代计算出的残差向量的运算值时，则按照第一设定步长增大当前稀疏度估计值，若小于等于第一阈值大于第二阈值且大于等于上次迭代计算出的残差向量的运算值时，按照第二设定步长增大当前稀疏度估计值；利用增大后稀疏度估计值重新进行残差向量的计算，直至计算得到残差向量的运算值小于等于第二阈值时迭代结束，以迭代结束时对应的稀疏度估计值作为最终的稀疏度估计值，按照该最终的稀疏度估计值进行信号估计，输出最终的估计信号；所述第一设定步长大于所述第二设定步长。在防止算法出现过拟合的情况同时使得算法的达到的精度更高。

4.本发明在基于mwc的宽带频谱感知的基础上，提出了一种对信号进行稀疏采样(低于奈奎斯特采样)的方法。通过比较采样点和重构后的相应信号点，可以利用误差动态地调整系统的通道数量，从而达到自动调整通道数量的目的。通道增加的过程如图所示。误差的计算方法是基于均方误差：

技术总结
本发明涉及一种面向通感一体化的多频带信号恢复系统设计，属于无线信号恢复领域。本发明使用稀疏度估计值对残差向量计算，当计算出的残差向量的运算值大于第一阈值且大于等于上次迭代计算出的残差向量的运算值时，则按照第一设定步长增大当前稀疏度估计值，若残差向量小于等于第一阈值，大于第二阈值且大于等于上次迭代计算出的残差向量的运算值时，按照第二设定步长增大当前稀疏度估计值，利用增大后稀疏度估计值重新计算残差向量，直至得到残差向量的运算值小于等于第二阈值时，输出使用该稀疏度估计值的估计信号，有效地保证了信号重构时的高效高精度的要求，且通过双阈值终止条件，有效地防止算法出现过拟合的情况。

技术研发人员：王雪,刘华聪
受保护的技术使用者：哈尔滨理工大学
技术研发日：
技术公布日：2024/12/5