0 引言
随着信息技术的不断飞速发展，学者在研究信号处理的前沿领域取得了卓越成就，随着对前沿信息技术探知的增加，虽然科技人员已研制出高性能的ADC，但现有最高采样速率的ADC仍无法满足学者们对更高频率的信号频谱及信号特征的研究，且采样速率超过1 GHz的商用ADC价格非常昂贵[1]。针对具有稀疏特性的信号，提出的压缩感知(Compressed Sensing，CS)理论[2-4]缓解了ADC采样速率的压力，实现对信号的采样和压缩同步进行，并删除了冗余信息，降低了数据运算量，缓解了硬件压力，然后再由重构算法实现从低维的压缩数据中重构出输入信号。
目前，信号处理中的压缩采样系统[5-6]主要有随机解调器(Random Demodulator，RD)[7]、多陪集采样(Multi-Coset Sampling，MCS)[1，6-8]和调制宽带转换器(Modulated Wideband Converter，MWC)[1，6-7，9]3种采样系统。RD是单通道多音频模型的欠采样，对输入信号模型比较敏感，当信号是非线谱信号时，重构误差和重构计算量均较大，因此无法普遍适用于所有的宽带信号[1]。MWC采样系统是多通道均匀亚奈奎斯特采样，随着采样系统通道数的增加，使得产生各通道上非相关伪随机序列的难度成几何倍数地增加，同时伪随机序列的跳变速率不小于奈奎斯特采样速率。MCS是多通道周期非均匀亚奈奎斯特采样，通过调整各通道上的时延实现频域内不同权值的频谱裁剪，在硬件实现时各通道上的时延器很难产生理论中的理想时延，同时MCS在接收信号前未先进行低通滤波，导致ADC的接收输入模拟带宽必须不小于输入信号的模拟带宽。
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作者信息：
黄 振，柏正尧
(云南大学 信息学院，云南 昆明650500)
