文章标题《基于光子时间拉伸和压缩采样的微波频谱感测》和描述提出了一种基于光子技术的微波频谱感测方法。该方法采用光子时间拉伸系统来降低输入高速信号的速率，并基于随机解调的压缩采样技术进一步降低采样率。研究显示，结合时间拉伸和压缩采样技术，能够用远低于奈奎斯特采样率的采样率捕获宽带宽内具有稀疏频谱特性的信号。例如，一个时间拉伸因子为5且压缩因子为8的系统可以捕获一个50GHz带宽内包含多个音调的信号，这意味着采样率比奈奎斯特采样率低40倍。此外，微波信号的时间拉伸大大降低了随机数据序列的数据率，因此也降低了随机解调器中混频器的处理速度。
该研究由浙江大学信息科学与电子工程学院的Hao Chi、Ying Chen、Yuan Mei、Xiaofeng Jin、Shilie Zheng和Xianmin Zhang等完成，相应作者Hao Chi的联系方式为***。文章于2012年11月12日被接收，同年12月4日进行了修改，12月12日被接受，并于2013年1月8日发表，文献编号179713。文章的OCIS代码为250.4745和060.2360。
该研究成果是光子技术在微波信号处理应用中的一个重要进步，由于光子技术提供的宽带宽、低损耗以及对电磁干扰的免疫等优势，吸引了广泛的研究兴趣。在电子战和现代无线通信中，通常需要在大带宽内分析接收的微波信号频谱。由于传统电子技术受限于电子瓶颈，基于光子技术的微波频谱分析方法被认为是具有竞争力的替代方案。到目前为止，已经提出了多种基于光子技术获取微波频谱的方法。这些方法包括用于瞬时频率测量的光学方法[1,2]，基于时间脉冲整形系统的微波频谱分析[3]，以及基于傅里叶变换的方法。
光子技术在微波频谱感测中的应用主要得益于光子技术的宽频带传输特性和低损耗特性。由于光波在光纤中的传播几乎不受电磁干扰的影响，因此能够在恶劣的电磁环境下稳定工作。在光子时间拉伸和压缩采样技术中，通过光学手段对高速的微波信号进行处理，以实现对信号的缓慢采集和有效压缩。这种方法在不牺牲信号完整性的前提下，极大地降低了对后端电子设备性能的需求，如高速ADC（模数转换器）和混频器。
文章还提到了奈奎斯特采样定理，这是数字信号处理中的一个基本理论，指出为了无失真地重建一个连续时间信号，采样频率必须至少是信号最高频率的两倍。这意味着在处理具有较宽频谱的微波信号时，需要极高的采样率来满足奈奎斯特采样定理。然而，通过使用时间拉伸和压缩采样技术，可以在不达到奈奎斯特采样率的情况下捕获到足够准确的信号信息，从而降低了采样和处理的复杂度和成本。
光子时间拉伸技术是通过在光域上扩展时间来实现对高速信号的慢速采集。在此过程中，高速信号被映射到一个较低速率的光载波上，这使得能够使用普通的电子设备来捕获和分析信号。压缩采样技术，或称压缩感知，是一种利用信号的稀疏特性来减少采样数据量的方法。随机解调是实现压缩采样的方法之一，它通过在随机选择的时间点上对信号进行采样，并利用相关算法来重建原始信号。
在电子战和无线通信领域，能够有效分析和处理宽频带内微波信号的能力是至关重要的。这项技术允许用较低的采样率捕获和重建信号，进而减轻了信号处理的计算负担，提升了系统在处理复杂信号时的效率和性能。因此，基于光子技术的微波频谱感测方法为在宽带无线通信和电子战系统中提供了新的研究和应用方向。
