基于调制宽带转换器的压缩采样数据频谱分析
摘要：为了降低频谱分析的计算复杂性，本研究旨在通过调制宽带转换器(MWC)原理，从压缩采样数据中直接分析频谱，而不使用稀疏重建操作。由于在处理多带信号方面的卓越性能，MWC成为了在模拟-信息转换(AIC)中模拟压缩感知(CS)技术中最成功的架构。本文扩展了MWC模型到数字域，以构建一种新型的宽带数字接收器架构。复杂输入信号被满足输入到数字接收器中。然后使用最小数量的MWC压缩采样分支，这与输入信号在频率域的稀疏水平有关。根据信号通过周期伪随机序列调制获得线性组合光谱的原理，每个子带已经包含了输入信号的所有光谱信息，可以直接从压缩采样数据中分析频谱信息。通过交叉子带信号和带内信号的仿真测试，验证了所提出方法的有效性。
关键词：宽带数字接收器、调制宽带转换器、压缩采样、频谱分析
I. 引言
近年来，调制宽带转换器(MWC)已被提出作为CS采样系统。MWC是一种多分支、均匀子奈奎斯特采样策略，用于获取稀疏多带信号。采样率是基于实际信息内容而定，而非信号带宽。因此，基于CS理论，模拟-数字转换(AIC)可以被理解为模拟到信息的转换。MWC通常用于处理真实连续信号。在这里，我们将MWC原理扩展到离散时间域，以构建一种新型宽带数字接收器。
II. 调制宽带转换器原理
MWC利用周期伪随机序列对信号进行调制，获得线性组合光谱，其中每个子带已经包含了输入信号的所有光谱信息。这种方法依赖于通过MWC结构处理多带信号时的性能优势，这一优势在CS技术中对于模拟到信息的转换(AIC)特别重要。
III. 宽带数字接收器架构
本文扩展了MWC原理到数字域，以构建一种新型宽带数字接收器架构。对于复杂的输入信号，满足输入到数字接收器中。利用MWC的最小压缩采样分支数目，根据输入信号在频率域的稀疏水平进行采样。然后，可以直接从压缩采样数据中分析频谱信息，从而降低了频谱分析的计算复杂性。
IV. 压缩采样数据的频谱分析
本研究的主要目的是直接从压缩采样数据中分析频谱，而无需进行稀疏重建操作。通过对采样数据的直接分析，可以有效减少分析过程中的计算负担。
V. 仿真测试
仿真测试交叉子带信号和带内信号的结果验证了所提出方法的有效性。这些测试显示了基于MWC模型的压缩采样数据频谱分析方法能够准确地分析输入信号的频谱特征。
总结
本研究提出了一种基于MWC原理的压缩采样数据频谱分析方法。该方法在数字域中构建了一种新型宽带数字接收器架构，并通过仿真测试验证了其效率。这种方法不仅减少了计算复杂性，还能够直接从压缩采样数据中分析频谱信息，这对于需要在低采样率下处理复杂信号的应用场合具有重要的实践意义。此外，这种方法对于宽带通信系统中实时频谱分析具有潜在的优越性。
