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公开(公告)号：CN108132383B
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN201711434590.9
申请日：2017-12-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种时间交错的多谐波信号欠采样方法，涉及通信信号处理领域。本发明是为了解决现有对多谐波信号缺少一个稳定的、样本数少、易于实现的欠采样方案的问题。多谐波信号经过分流后，分别进入两个时间交错的并行采样通道，分别为主采样通道和时间交错采样通道，主采样通道和时间交错采样通道均以采样率fs对多谐波信号进行均匀采样，分别得到主采样通道的采样值和时间交错采样通道的采样值，fs≤fmax，fmax为信号的最大频率；从主采样通道的采样值中估计出频率参数最小解和幅值参数；根据时间交错采样通道的采样值和频率参数最小解利用参数联合估计算法得到频率参数估计值，从而以所述的频率参数估计值实现对多谐波信号的采样。它用于精确估计信号的幅值和频率参数。
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公开(公告)号：CN108696468B
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN201810380229.0
申请日：2018-04-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于欠采样的二相编码信号的参数估计方法，本发明涉及二相编码信号的参数估计方法。本发明为了解决现有采样率过高的问题。本发明提出的多通道并行采样系统，可以实现对BPSK信号的欠采样，最低的等效采样率仅为可以对信号参数进行准确估计。当信号频率很高时，本发明采样方法可以以远小于奈奎斯特采样频率的速率完成采样和参数估计，可以极大的降低采样设备的压力。针对带宽为B的带限信号，本发明的采样率是奈奎斯特采样率的倍。针对非带限信号，奈奎斯特采样理论上无法实现无信息丢失的采样，本发明的采样率为本发明用于通信信号处理领域。
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公开(公告)号：CN108337205B
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN201810235764.7
申请日：2018-03-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于多通道反馈结构的BPSK信号的欠采样参数估计方法，它属于通信信号处理领域。本发明解决了目前BPSK信号的欠采样方法存在的所需的样本采样点数多，且欠采样后信号参数的估计效果不稳定的问题。本发明的通道一通过信号x(t)自相乘来去除调制信息，然后由通道一和通道二延时采样结构实现对信号的欠采样，欠采样后利用ESPRIT算法获得信号幅度和信号载频的估计值；采用调制信号生成器生成调制信号后，对信号x(t)进行解调获得信号z(t)，解调后信号经过低通滤波器滤波，滤波后信号经过反馈通道的低速采样后，可以实现信号间断点位置和每段信号相位的估计，在噪声环境中，采用Cadzow迭代算法可以实现对信号参数的很好的估计。本发明可以应用于通信信号处理领域用。
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公开(公告)号：CN106772270A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201710027555.9
申请日：2017-01-16
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01S7/32
Abstract: 一种雷达回波信号的采样方法及重构方法，属于雷达信号处理技术领域，解决了因雷达信号带宽大而造成的现有奈奎斯特采样雷达采样速率过高和采样数据过多的问题。所述采样方法通过两路交错调制的雷达回波信号获取原雷达回波信号的一个傅里叶系数实部，并利用多通道获取原雷达回波信号在多个频带下的多个傅里叶系数实部，从而构成傅里叶系数实部集合；所述重构方法利用雷达回波信号的傅里叶系数实部以及雷达基脉冲的实部和虚部，通过时域网格化处理将雷达回波信号的重构问题转化为最小L0范数问题，并采用OMP算法求得幅值参数向量的稀疏解，进而估计出雷达回波信号的时延参数和幅值参数。本发明适用于对雷达回波信号进行采样和重构。
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公开(公告)号：CN103954935A
公开(公告)日：2014-07-30
申请号：CN201410198248.3
申请日：2014-05-12
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01S7/02
CPC classification number: G01S7/2927
Abstract: 一种最小L1范数下的雷达信号分选方法，本发明涉及雷达信号处理领域，具体涉及一种最小L1范数下的雷达信号分选方法。本发明是针对高度密集和复杂信号环境下的雷达信号分选问题，提出一种最小L1范数下的雷达信号分选方法。步骤一，预处理：对雷达信号的脉冲描述字PDW进行归一化预处理；步骤二，建立样本集；步骤三，建立过完备字典；步骤四，过完备字典稀疏表示；步骤五，求稀疏解；步骤六，根据稀疏解之间的相关性进行分选。本发明应用于通信领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105761725B
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201610076167.5
申请日：2016-02-03
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G10L21/0216
Abstract: 本发明涉及信号处理技术领域，具体涉及一种基于时域稀疏性的FRI信号重构方法。该重构方法包括如下步骤：(1)对模拟时间轴进行量化和网格化处理，网格的数目要远大于FRI信号的未知参数数目；(2)选取适当的系数对FRI采样样本进行加权求和，从而获取测量向量，并将此测量向量表示为时域上的稀疏线性组合；(3)，将FRI参数估计问题转换为求解一个最小L0范数下的优化问题，其稀疏解中非零元素的位置即为时延参数的估计值，非零元素的值即为幅值参数的估计值。本发明提供的基于时域稀疏性的FRI信号重构方法，重构精度高，且抗噪声干扰能力强，适用噪声环境下的FRI信号重构问题。
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公开(公告)号：CN108984474A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810565714.5
申请日：2018-06-04
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种非理想分段多项式信号的欠采样方法，本发明涉及非理想分段多项式信号的欠采样方法。本发明的目的是为了解决现有基于微分Dirac脉冲串提出的理想分段多项式欠采样方法对实际应用中的信号模型匹配度低，导致重构信号参数准确率低的问题。过程为：一，根据待采样的非理想分段多项式信号建立微分VPW脉冲串模型；二，求解非理想分段多项式信号傅里叶系数样本；三，求解微分VPW脉冲串的信号的时延、宽度和幅度参数，重构微分VPW脉冲串在(-π,π)内的傅里叶系数，重构非理想分段多项式信号在(-π,π)内的傅里叶系数，重构非理想分段多项式的时域波形。本发明用于信号处理技术领域。
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公开(公告)号：CN103955956B
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201410198272.7
申请日：2014-05-12
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种面向压缩感知的图像联合重构方法，本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种面向压缩感知的图像联合重构方法。本发明是要解决压缩感知图像重构精度低的问题，提出一种面向压缩感知的图像联合重构方法。步骤一、设定算法输入；步骤二、正交变换；步骤三、垂直方向线性随机测量；步骤四、水平方向线性随机测量；步骤五、图像的独立重构；步骤六、图像的联合重构。本发明应用于图像重构领域。
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公开(公告)号：CN103955956A
公开(公告)日：2014-07-30
申请号：CN201410198272.7
申请日：2014-05-12
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种面向压缩感知的图像联合重构方法，本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种面向压缩感知的图像联合重构方法。本发明是要解决压缩感知图像重构精度低的问题，提出一种面向压缩感知的图像联合重构方法。步骤一、设定算法输入；步骤二、正交变换；步骤三、垂直方向线性随机测量；步骤四、水平方向线性随机测量；步骤五、图像的独立重构；步骤六、图像的联合重构。本发明应用于图像重构领域。
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公开(公告)号：CN109889231B
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN201910105414.3
申请日：2019-02-01
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H03M1/12 , H04B1/7163 , H04L25/03
Abstract: 本发明提供基于随机解调和有限新息率的脉冲串信号欠采样方法，信号处理技术领域。本发明首先生成被测脉冲串信号和伪随机序列；然后对被测脉冲串信号和伪随机序列进行随机解调：采用乘法器将被测脉冲串信号和伪随机序列进行混频，得到混频后的信号；采用低通滤波器对混频后的信号进行滤波，得到滤波后的信号；采用数据采集卡对滤波后的信号均匀采样得到样本；最后进行参数估计：利用获得的样本估计被测脉冲串信号中的幅值参数和时延参数。本发明解决了现有脉冲串信号欠采样技术需要根据具体的输入信号单独设计采样结构，导致系统的通用性较差的问题。本发明可用于脉冲串信号欠采样。
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