[发明专利]一种稀疏度估计的信号处理方法、系统及通信设备

说明书

技术领域

本发明涉及通信技术领域，特别涉及稀疏度估计的信号处理方法、系统及通信设备。

背景技术

在通信系统中，发送端要对发送信号进行采样的速率至少等于2倍信号带宽，这样接收端才能无失真地恢复原信号，其中，最小采样速率称为Nyquist采样速率。但是，随着对数据量的需求以及待处理数据量的飞速增长，承载数据的信号带宽将越来越宽，导致所需的Nyquist采样速率越来越高，而现有硬件设备的模数转换和信号处理能力尚无法满足对宽带信号需求的高速增长。

为降低数据存储和传输开销，提出了压缩感知技术(CS，CompressiveSensing)，该技术提供一套全新的高效信号处理方法和理论，主要是基于信号的稀疏性这一前提，即信号在某一变换空间的一组正交基上对应一个稀疏的系数向量，即该系数向量中仅有少量非零元素。由于CS技术的高效信息处理方式可显著降低信息存储和传输开销，目前已吸引了学术界和工业界的广泛关注，在实际系统中具有广泛的应用前景，例如：图像处理、信道估计、无线传感器网络(WSN，Wireless Sensor Networks)、认知无线电(CR，CognitiveRadio)等等。

在CS技术的实际应用中，在发送端会对发送信号进行稀疏度估计(Sparsity Order Estimation，SOE)，并根据估计的结果来有效指导后续的信号处理过程，比如进行信号采样及接收端的信号重建，其中稀疏度是指发送信号对应的系数向量中非零元素个数。现有的稀疏度估计过程中，往往会由于系统中的噪声等因素，使得无法对信号的稀疏度估计进行正确估计，进而使得对信号的处理出现偏差。

发明内容

本发明实施例提供一种稀疏度估计的信号处理方法、系统及通信设备，提高稀疏度估计的准确性，进而减小信号处理的偏差。

本发明实施例提供一种稀疏度估计的信号处理方法，包括：

接收多个发送端发送的对同一稀疏信号的采样结果；获取所述各个发送端对所述稀疏信号进行采样的采样矩阵；根据所述各个发送端对应的采样结果和采样矩阵建立目标函数，所述目标函数包括：在多个发送端对同一稀疏信号的多个观测向量作为列向量组成的矩阵中，分别将各行内元素的模平方之和再开方后得到的值，再进行相加后的相加值，及各个发送端对应的采样误差之和的加权值；根据所述目标函数进行所述多个发送端的联合稀疏度估计，并将所述估计的联合稀疏度通知给所述发送端，以便所述发送端根据所述联合稀疏度进行信号处理。

本发明实施例提供一种稀疏度估计的信号处理方法，包括：

利用采样矩阵对稀疏信号进行采样；将进行所述采样的采样结果发送给接收端，以便所述接收端根据多个发送端对同一稀疏信号的采样结果和采样矩阵构建目标函数，并根据目标函数进行联合稀疏度估计；接收所述接收端返回的联合稀疏度，根据所述联合稀疏度进行信号处理。

本发明实施例提供一种通信设备，包括：

采样接收单元，用于接收多个发送端发送的对同一稀疏信号的采样结果；矩阵获取单元，用于获取所述各个发送端对所述稀疏信号进行采样的采样矩阵；函数建立单元，用于根据所述各个发送端对应的采样结果和采样矩阵建立目标函数，所述目标函数包括：在多个发送端对同一稀疏信号的多个观测向量作为列向量组成的矩阵中，分别将各行内元素的模平方之和再开方后得到的值，再进行相加后的相加值，及各个发送端对应的采样误差之和的加权值；稀疏度估计单元，用于根据所述目标函数进行所述多个发送端的联合稀疏度估计；稀疏度发送单元，用于将所述估计的联合稀疏度通知给所述发送端，以便所述发送端根据所述联合稀疏度进行信号处理。

本发明实施例提供一种通信设备，包括：

采样单元，用于利用采样矩阵对稀疏信号进行采样；采样发送单元，用于将进行所述采样的采样结果发送给接收端，以便所述接收端根据多个发送端对同一稀疏信号的采样结果和采样矩阵构建目标函数，并根据目标函数进行联合稀疏度估计；信号处理单元，用于接收所述接收端返回的联合稀疏度，根据所述联合稀疏度进行信号处理。