钟维新

四川大学电子信息学院 四川 成都 610065

引言

根据香农采样定理，要精确地重构信号的条件是采样速率和信号带宽的两倍以上。但是要对这种方式进行压缩，而在压缩过程中，大量采样值较小的数据会被丢弃，显然，这存在资源的浪费。

为了改善这种情况，一些新的采样方法被学者陆续地提了出来。2006年，Donho,Tao等人提出了压缩感知[1](CS)理论这种新的采样方法。它利用现实生活中信号在合适的域下具有一定的稀疏性，只用极少的采样值就可以高概率地实现信号的精确或近似重构，突破了奈奎斯特采样定律的限制，因此在很多领域都有应用。

在模拟信号领域，压缩感知的采样方法被称为模拟信号转换(AIC)。许多学者都在此领域中开展了研究也取得了一定的成果，这些AIC系统各自有其优劣。针对这些系统，学者们也提出了很多的改良系统。其中，改良系统的佼佼者是由Y.C.Eldar等人提出的调制宽带转换器(MWC)。它利用压缩感知理论来解决未知载频信息的稀疏多频带采样问题。由于多频带信号在无线通信、雷达探测等领域中应用十分广泛，所以对MWC系统的研究有很大的实际意义。在MWC框架中，影响其性能的最重要因素就是它的重构算法。而主流的MWC算法均有各自的缺点而导致其无法应用于实际。如OMPMMV算法性能良好，但需要支撑集数目作为先验信息。

对此，很多学者对MWC重构算法进行了更加深入的研究，也提出了一些改进的算法。其中，Huiyang Peng等从SMV的迭代支撑探测(ISD)算法中找到灵感，将ISD扩展到MWC系统中，提出了ISDMMV[2]算法。……