CN101944926B - 基于压缩采样的脉冲超宽带信号到达时间估计方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及基于压缩采样的脉冲超宽带信号到达时间估计方法，包括脉冲超宽带信号压缩采样接收系统，所述脉冲超宽带信号压缩采样接收系统包括对所述脉冲超宽带信号分多个通道进行采样的多通道并行采样单元，分别向所述多通道采样单元的各通道发送测量波形的测量波形发生器，接收经过所述多通道采样单元采样的测量值的数字后端处理组件，各通道分别根据所述测量波形发生器产生的测量波形对所述脉冲超宽带信号进行线性投影，包括如下步骤：确定投影区间、获得采样序列、获得到达时间的估计。本发明从低速率的压缩采样序列中获得高精度TOA估计。

Description

基于压缩采样的脉冲超宽带信号到达时间估计方法

技术领域

本发明涉及一种脉冲超宽带信号到达时间估计方法，尤其涉及一种基于压缩采样的脉冲超宽带信号到达时间估计方法。

背景技术

到达时间(TOA，time of arrival，到达时间，简称“TOA”)估计的任务是从测距接收信号的采样序列中检测到直达单径DP(direct path，直达单径，简称“DP”)中心所在的采样点。根据采样速率及接收机硬件能力的不同，已有的TOA估计算法大致可分两类：相干TOA估计算法和非相干TOA估计算法。如果接收机硬件能力足够(能提供本地模板、能保证高采样速率)、运算能力较强，可使用相干TOA估计算法；如果接收机硬件能力较差(不能提供本地模板与高采样速率)、运算能力较差，则可使用非相干TOA估计算法。

近年来，国内外对IR-UWB的测距研究较为充分，提出了多种TOA估计算法，限于篇幅，此处不逐一描述，只简单介绍两类算法中性能最好、最具代表性的算法。MF-TC-JM算法是已有的相干TOA估计算法中的性能最优者，它针对接收信号匹配滤波输出的高速采样序列进行处理，通过门限检测得到DP中心位置，门限设置参量是一个由匹配滤波输出的峭度和均方根时延扩展所组成的符合参量(JM，joint metric)。ED-TC-MMR算法是已有的非相干TOA估计算法中的性能最优者，它针对接收信号的能量积分采样序列进行处理，也是通过门限检测得到DP所在的能量块，认为能量块的中心是DP所在的精确位置，门限设置参量使用能量采样序列中最大值与最小值之比(MMR，maximum-to-minimumratio)。由于匹配滤波的处理增益和高采样速率所带来的高时间分辨率，MF-TC-JM算法的TOA估计精度远高于ED-TC-MMR；但ED-TC-MMR算法的优点是对硬件能力要求不高、运算复杂度低。MF-TC-JM算法的精度下限是CRLB，在信噪比足够高的情况下可接近CRLB；影响ED-TC-MMR算法精度的决定因素是采样速率，精度下限是0.25T_b，其中T_b代表能量采样周期，在信噪比足够高的情况下可接近此下限。

现有技术中，已有的相干TOA估计算法对接收机硬件能力要求很高，需要高采样速率与本地模板，且运算复杂度高，以现有的硬件水平难以实际实现；而已有的非相干TOA估计算法则受限于能量采样序列的低分辨率，TOA估计精度不高，不能充分发挥IR-UWB(Impulse Radio-Ultra WideBand，脉冲超宽带，简称“IR-UWB”)信号的高精度测距优势。

发明内容

本发明解决的技术问题是：克服现有技术中脉冲超宽带信号到达时间估计方法中，到达时间估计精度不高，不能充分发挥脉冲超宽带信号的高精度测距优势。

本发明的技术方案是：提供一种基于压缩采样的脉冲超宽带信号到达时间估计方法，包括脉冲超宽带信号压缩采样接收系统，所述脉冲超宽带信号压缩采样接收系统包括对所述脉冲超宽带信号分多个通道进行采样的多通道并行采样单元，分别向所述多通道采样单元的各通道发送测量波形的测量波形发生器，接收经过所述多通道采样单元采样的测量值的数字后端处理组件，各通道分别根据所述测量波形发生器产生的测量波形对所述脉冲超宽带信号进行线性投影，包括如下步骤：

确定投影区间：以各帧接收信号的峰值位置作为参考点确定投影区域[τ_peak-T_prj，τ_oedk+T_p/2]，其中：τ_peak表示脉冲超宽带信号峰值位置相对帧起点位置的长度，T_prj表示投影长度；T_p表示脉冲宽度。

获得采样序列：通过对连续的多帧接收信号的压缩测量，获取测距符号接收信号的压缩采样序列；

获得到达时间的估计：采用CS(Compressive Sensing，压缩感知，简称“CS”)TOA估计算法依据采样序列得到到达时间估计值

其中：τ_peak表示脉冲超宽带信号峰值位置的长度，T_prj表示脉冲超宽带信号投影长度，i_DP表示检测到的直达单径DP(direct path)的中心位置在重构序列中的序号，F_s表示重构序列的采样频率。

本发明的进一步技术方案是：设所用测距符号数为N_t，各符号使用的脉冲重复发送次数为N_f，到达时间估计所需的M个测量值分摊到对连续的D帧信号的测量之上，令N_D＝N_f/D，则一共有N_tN_D批压缩测量序列，第n批序列为y[n]＝ФΨh_prj+Фw[n]，其中：Ф为对应的压缩测量矩阵，Ψ是稀疏表达矩阵，h_prj是信道冲击响应落在压缩投影范围内的虚拟采样序列，w[n]是接收信号中的噪声的虚拟采样序列。

本发明的进一步技术方案是：在获得到达时间的估计步骤中，通过迭代搜索得到了包含直达单径DP的高分辨率序列，具体包括如下步骤：

初始化：字典矩阵V＝ФΨ(v_i表示矩阵V的第i列)、测量残差估计结果

及迭代次数t＝1。

获取与残差最匹配原子的序号：从字典矩阵中寻找与残差最匹配原子的序号，

获取当前原子的系数并更新残差：即，获取当前原子的系数

并更新残差

判断是否终止：设迭代次数门限为T₀，残差相对门限为ε，若t＞T₀或

则迭代终止；否则更新t＝t+1，并跳转回第一步；

获得到达时间估计：对原子系数的估计结果

使用门限比较得到DP径的位置序号，其中γ是门限因子；TOA估计值即为

本发明的进一步技术方案是：还包括反馈回路，所述反馈回路将所述数字后端处理组件的处理结果部分反馈至所述测量波形发生器，测量波形发生器依据反馈信息产生新的测量波形，此后的压缩测量将使用新产生的测量波形。

本发明的进一步技术方案是：对于有反馈回路的情况，在获得采样序列步骤中，测距符号接收信号分为第一部分和第二部分，包括如下步骤：

获得第一部分测距符号接收信号的压缩采样序列：发射端发送

个测距符号，每个符号重复发送

个脉冲；接收端每批次的压缩测量个数为M₁个，分摊到对D₁帧信号的测量之上，测量支路数仍记为M_e，则M₁＝D₁·M_e；压缩测量波形是与无反馈压缩测量架构完全相同的伪随机序列，组成测量矩阵Ф。令则共有批压缩测量值，第n批序列为

获得子空间估计：采用第一部分测距符号接收信号的压缩采样序列对信号子空间进行估计。

获得子空间压缩采样序列：数字后端处理组件在得到信号子空间估计之后，将其反馈给测量波形发生器，测量波形发生器按照获得的信号子空间估计信息产生新的测量波形，即，对应新的测量矩阵

发射端发送

个测距符号，每个符号重复发送个脉冲；接收端每批次的压缩测量个数为M₂个，分摊到对D₂帧信号的测量之上，则M₂＝D₂·M_e。令则共有

批压缩测量值，第n批序列为最后的TOA估计将基于对这些子空间压缩测量序列的处理得以完成。

本发明的进一步技术方案是：在获得子空间估计步骤中，采用第一部分测距符号接收信号进行信号子空间估计，包括如下步骤：

以子空间的压缩采样序列初始化：字典矩阵V＝ФΨ(v_i表示矩阵V的第i列)、测量残差估计结果L＝[]及迭代次数t＝1；

获取与残差最匹配原子的序号：从字典矩阵中寻找与残差最匹配原子的序号，

获得当前原子的系数并更新残差：更新残差

判断是否终止：设迭代次数门限为K′，若t＞K′，则迭代终止，跳至第四步；否则更新t＝t+1，将当前搜索到的原子序号增加到估计结果中，即L＝[L，l_t]，并跳回第一步；

获得子空间的估计：依据L得到信号子空间的估计结果为

本发明的技术效果：本发明可以从低速率的压缩采样序列中获得高精度TOA估计。

附图说明

图1为本发明的结构示意图。

图2为本发明的流程图。

图3为本发明获得子空间采样序列的流程图。

图4为本发明获得子空间估计的流程图。

图5为本发明有反馈回路情况下获得采样序列的流程图。

图6为本发明通过子空间的压缩采样序列获得到达时间估计的流程图。

具体实施方式

下面结合具体实施例，对本发明技术方案进一步说明。

如图1、图2、图3、图4、图5所示，本发明的具体实施方式是：本发明基于压缩采样的脉冲超宽带信号到达时间估计方法，包括脉冲超宽带信号压缩采样接收系统，所述脉冲超宽带信号压缩采样接收系统包括对所述脉冲超宽带信号分多个通道进行采样的多通道并行采样单元2，分别向所述多通道采样单元的各通道发送测量波形的测量波形发生器1，接收经过所述多通道采样单元采样的测量值的数字后端处理组件3，各通道分别根据所述测量波形发生器产生的测量波形对所述脉冲超宽带信号进行线性投影。

本发明中，测距信号从发射端经信道到达接收端的描述如下：

发射信号为s(t)，

$s\left(t\right)=d\left(t\right)*p\left(t\right)$

$=\left(\underset{i=0}{\overset{N_t-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=0}{\overset{N_f-1}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\δ}(t-{\mathrm{iN}}_f{T}_f-{\mathrm{jT}}_f)\right)*p\left(t\right)---\left(1\right)$

$=\underset{i=0}{\overset{N_t-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=0}{\overset{N_f-1}{\mathrm{\Σ}}}p(t-{\mathrm{iN}}_f{T}_f-{\mathrm{jT}}_f)$

N_t表示测距符号个数；

N_f表示各符号使用的脉冲重复发送次数；

p(t)表示发送脉冲波形，通常使用高斯脉冲的各阶导函数波形，脉冲宽度记为T_p；

T_f表示脉冲发送间隔。

信道为h(t)

$h\left(t\right)=\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_l\mathrm{\δ}(t-{\mathrm{\τ}}_l)---\left(2\right)$

L表示多径总数，

α_l表示单径增益，

τ_l表示单径到达时间。最早到达的单径即为DP，其时延即为需要估计出的TOA_τ。

接收信号为r(t)：

$r\left(t\right)=d\left(t\right)*p\left(t\right)*a_1\left(t\right)*h\left(t\right)*a_2\left(t\right)$

$=s\left(t\right)*h\left(t\right)*a_1\left(t\right)*a_2\left(t\right)$

$=\left(\underset{i=0}{\overset{N_t-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=0}{\overset{N_f-1}{\mathrm{\Σ}}}p(t-i{N}_f{T}_f-{\mathrm{jT}}_f)\right)*\left(\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_l\mathrm{\δ}(t-{\mathrm{\τ}}_l)\right)*a_1\left(t\right)*a_2\left(t\right)---\left(3\right)$

$=\left(\underset{i=0}{\overset{N_t-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=0}{\overset{N_f-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_{l}p(t-{\mathrm{\τ}}_l-{\mathrm{iN}}_f{T}_f-{\mathrm{jT}}_f)\right)*a_1\left(t\right)*a_2\left(t\right)$

其中a₁(t)、a₂(t)分别为发射天线、接收天线响应，不考虑波形失真问题，式(3)简化为：

$r\left(t\right)=\underset{i=0}{\overset{N_t-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=0}{\overset{N_f-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_{l}p(t-{\mathrm{\τ}}_l-{\mathrm{iN}}_f{T}_f-{\mathrm{jT}}_f)---\left(4\right)$

经带通滤波器g(t)滤除带外噪声：

$x\left(t\right)=(r\left(t\right)+n\left(t\right))*g\left(t\right)=r\left(t\right)+n\left(t\right)*g\left(t\right)$

$=\left(\underset{i=0}{\overset{N_t-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=0}{\overset{N_f-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_{l}p(t-{\mathrm{\τ}}_l-i{N}_f{T}_f-{\mathrm{jT}}_f)\right)+w\left(t\right)---\left(5\right)$

n(t)表示AWGN噪声，方差为σ²，双边功率谱密度记为N₀/2，

g(t)表示带通滤波器，通带为[f_c-B/2，f_c+B/2]，起滤除带外噪声的作用，对接收波形不会造成失真，

w(t)表示n(t)的带限输出，自相关函数为R_w(τ)＝BN₀sinc(Bτ)cos(2πf_cτ)。

本发明基于压缩采样的脉冲超宽带信号到达时间估计方法包括如下步骤：

步骤100：确定投影区间，即，以各帧接收信号的峰值位置作为参考点确定投影区域[τ_peak-T_prj，τ_peak+T_p/2]，其中：τ_peak表示脉冲超宽带信号峰值位置相对帧起点位置的长度，T_prj表示投影长度，T_p表示脉冲宽度。

具体来说：投影区域必须保证能包含DP径，同时又要使得区域长度尽量短，从而减少对压缩测量数量M的要求，并减少运算量。本发明中，使用接收信号的峰值位置为参考点来确定投影区域，峰值位置τ_peak可通过峰值检测获得，从峰值处回溯包括DP长的区域，即投影区域为[τ_peak-T_prj，τ_peak+T_p/2]，其中：τ_peak表示脉冲超宽带信号峰值位置相对帧起点位置的长度，T_prj表示投影长度，T_p表示脉冲宽度。

步骤200：通过对连续的多帧接收信号的压缩测量，获取测距符号接收信号的压缩采样序列；

在具体实施过程中，本发明分为无反馈回路和有反馈回路两种工作方式，反馈回路是将所述数字后端处理组件的处理结果部分反馈至所述测量波形发生器的回路，测量波形发生器依据反馈信息产生新的测量波形，其中：

无反馈回路时：设TOA估计所需的M个测量值分摊到对连续的D帧信号的测量之上，令N_D＝N_f/D，则一共有N_tN′_D批压缩测量序列，记为

y[n]＝Фr_prj+Фw[n]        (6)

其中Ф是压缩测量矩阵，w[n]是方差为σ²的WGN的虚拟采样序列，r_prj是一个脉冲的接收信号落在压缩投影范围内的虚拟采样序列，据式(1)，取d(t)＝δ(t)，则r(t)＝p(t)*h(t)，对应的虚拟采样后的数字表达式为r＝p*h，投影部分为r_prj＝p*h_prj，可写成矩阵形式r_prj＝Ψh_prj，其中Ψ∈R^N×N为卷积作用“p*”的等价循环矩阵，h_prj∈R^N×1中只有单径到达时刻所对应的虚拟采样值非零，所以待重构信号r_prj具备稀疏表达形式，即

y[n]＝ΦΨh_prj+Фw[n]        (7)

h_prj中第一个非零值所在的位置即为DP径中心所在，基于压缩采样的TOA估计，就是从式(7)所示的含噪压缩测量序列中估计出h_prj中第一个非零值的精确位置。为减轻噪声的影响，TOA估计算法的输入使用多批压缩测量序列的平均值，即

$\stackrel{\‾}{y}=\frac{1}{N_D{N}_t}\underset{n=1}{\overset{N_D{N}_t}{\mathrm{\Σ}}}y\left[n\right]=\mathrm{\Φ\Ψ}{h}_{\mathrm{prj}}+\mathrm{\Φ}\stackrel{\‾}{w}---\left(8\right)$

其中：

是长度为N、方差为

的WGN序列。

有反馈回路时：

获得压缩采样序列的过程如下：

步骤210：获得第一部分测距符号接收信号的压缩采样序列，即，发射端发送

个测距符号，每个符号重复发送个脉冲；接收端每批次的压缩测量个数为M₁个，分摊到对D₁帧信号的测量之上，测量支路数仍记为M_e，则M₁＝D₁·M_e；压缩测量波形是与无反馈压缩测量架构完全相同的伪随机序列，组成测量矩阵Ф。令

则共有

批压缩测量值，记为

$y_H\left[n\right]=\mathrm{\Φ\Ψ}{h}_{\mathrm{prj}}+\mathrm{\Φ}{w}_H\left[n\right],1\≤n\≤N_{t_1}{N}_{D_1}---\left(9\right)$

其中w_H[n]是方差为σ²的WGN序列。对这些压缩测量序列取平均以减小噪声功率，即

${\stackrel{\‾}{y}}_H=\frac{1}{N_{t_1}{N}_{D_1}}\underset{n=1}{\overset{N_{t_1}{N}_{D_1}}{\mathrm{\Σ}}}{y}_H\left[n\right]=\mathrm{\Φ\Ψ}{h}_{\mathrm{prj}}+\mathrm{\Φ}{\stackrel{\‾}{w}}_H,1\≤n\≤N_{t_1}{N}_{D_1}---\left(10\right)$

其中：是长度为N、方差为

的WGN序列。

步骤220：获得子空间估计，即，使用

进行对H的估计其流程完整描述如下：

步骤221：初始化。

令字典矩阵V＝ФΨ，v_i表示矩阵V的第i列，即字典中的第i个原子；测量残差估计结果L＝[]，迭代次数t＝1。

步骤222：获取与残差最匹配的原子的序号，即：从字典中寻找与残差最匹配的原子的序号。

$l_t=\underset{i=\mathrm{1,2},...,N}{\arg \max }\frac{|<e_{t-1},v_i>|}{\left|\right|v_i\left|\right|}---\left(11\right)$

步骤223：更新残差。

$e_t=e_{t-1}-\frac{|<e_{t-1},v_{l_t}>|}{{\left|\right|v_{l_t}\left|\right|}^2}{v}_{l_t}---\left(12\right)$

步骤224：判断是否终止。

若t＞K′，则迭代终止；否则更新t＝t+1，将当前搜索到的原子序号增加到估计结果中，即L＝[L，l_t]，并返回步骤221初始化。

步骤225：获得子空间的估计，依据L得到信号子空间的估计结果为

步骤230：获得子空间的压缩采样序列。

数字后端接收处理组件3在得到H的估计之后，将其反馈给测量波形发生器2，测量波形发生器2按照获得的信号子空间估计信息产生新的测量波形，即，对应新的测量矩阵

发射端发送

个测距符号，每个符号重复发送

个脉冲；接收端每批次的压缩测量个数为M₂个，分摊到对D₂帧信号的测量之上，则M₂＝D₂·M_e。令

则共有批压缩测量值，第n批序列为

$y_{\mathrm{TOA}}\left[n\right]=\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&Phi;}}\mathrm{\&Psi;}{h}_{\mathrm{prj}}+\mathrm{\&Phi;}{w}_{\mathrm{TOA}}\left[n\right],1\&le;n{N}_{t_2}{N}_{D_2}---\left(13\right)$

其中w_TOA[n]是方差为σ²的WGN序列。对这些压缩测量序列取平均以减小噪声功率，即

${\stackrel{\&OverBar;}{y}}_{\mathrm{TOA}}=\frac{1}{N_{t_2}{N}_{D_2}}\underset{n=1}{\overset{N_{t_2}{N}_{D_2}}{\mathrm{\&Sigma;}}}{y}_{\mathrm{TOA}}\left[n\right]=\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&Phi;}}\mathrm{\&Psi;}{h}_{\mathrm{prj}}+\mathrm{\&Phi;}{\stackrel{\&OverBar;}{w}}_{\mathrm{TOA}},1\&le;n\&le;N_{t_2}{N}_{D_2}---\left(14\right)$

其中

是长度为N、方差为

的WGN序列。

步骤300：采用CS TOA估计算法依据采样序列得到到达时间估计值其中：τ_peak表示脉冲超宽带信号峰值位置的长度，T_prj表示脉冲超宽带信号投影长度，i_DP表示检测到的直达单径DP的中心位置在重构序列中的序号，F_s表示重构序列的采样频率。

无反馈回路时：获得到达时间的估计最直接的方法就是使用CS重构算法依据

精确重构出h_prj，即投影范围内的所有多径信号，进而即可获得TOA估计。但本质上我们真正关注的单径成分只有DP，所以TOA估计算法的设计有别于以精确重构为目标的重构算法，无需重构所有多径，只需重构出DP即可。本发明中，所设计的TOA估计算法基于匹配追踪(MP，matching pursuit)，具体流程如下：

步骤310：初始化。

令字典矩阵V＝ФΨ，v_i表示矩阵V的第i列，即字典中的第i个原子；测量残差

估计结果

迭代次数t＝1。

步骤320：获取与残差最匹配的原子的序号，即，从字典中寻找与残差最匹配的原子的序号。

$l_t=\underset{i=\mathrm{1,2},...,N}{\arg \max }\frac{|<e_{t-1},v_i>|}{\left|\right|v_i\left|\right|}---\left(15\right)$

步骤330：求得当前原子的系数并更新残差，即，求得当前原子的系数(即对应的多径分量的幅值)，并更新残差，

${\hat{h}}_{\mathrm{prj}}\left(l_t\right)={\hat{h}}_{\mathrm{prj}}\left(l_t\right)+\frac{|<e_{t-1},v_{l_t}>|}{{\left|\right|v_{l_t}\left|\right|}^2}---\left(16\right)$

$e_t=e_{t-1}-\frac{|<e_{t-1},v_{l_t}>|}{{\left|\right|v_{l_t}\left|\right|}^2}{v}_{l_t}---\left(17\right)$

步骤340：判断是否终止。

若t＞T₀或则迭代终止；否则更新t＝t+1，并返回步骤310初始化。

步骤350：进行TOA估计。

依据

进行TOA估计。先基于门限比较估计出DP径在

中的位置，

其中γ是门限因子，需要优化设置；然后计算出TOA估计值，

有反馈回路时：从步骤230获得子空间的压缩采样序列

中获得TOA估计，完整流程描述如下：

步骤301：以子空间的压缩采样序列初始化。

令字典矩阵

v_i表示矩阵V的第i列，即字典中的第i个原子；测量残差

估计结果

迭代次数t＝1。

步骤302：获取与残差最匹配的原子的序号。

从字典中寻找与残差最匹配的原子的序号，

$l_t=\underset{i=\mathrm{1,2},...,N}{\arg \max }\frac{|<e_{t-1},v_i|}{\left|\right|v_i\left|\right|}---\left(18\right)$

步骤303：获得当前原子的系数并更新残差，具体来说，求得当前原子的系数(即对应的多径分量的幅值)，并更新残差，

${\hat{h}}_{\mathrm{prj}}\left(l_t\right)={\hat{h}}_{\mathrm{prj}}\left(l_t\right)+\frac{|<e_{t-1},v_{l_t}>|}{{\left|\right|v_{l_t}\left|\right|}^2}---\left(19\right)$

$e_t=e_{t-1}-\frac{|<e_{t-1},v_{l_t}>|}{{\left|\right|v_{l_t}\left|\right|}^2}{v}_{l_t}---\left(20\right)$

步骤304：判断是否终止。

若t＞T₀或

则迭代终止；否则更新t＝t+1，并返回步骤301初始化。步骤305：进行TOA估计。

依据

进行TOA估计。先基于门限比较估计出DP径在中的位置，

其中γ是门限因子；然后计算出TOA估计值，

以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种基于压缩采样的脉冲超宽带信号到达时间估计方法，其特征在于，脉冲超宽带信号压缩采样接收系统包括对所述脉冲超宽带信号分多个通道进行采样的多通道并行采样单元，分别向所述多通道并行采样单元的各通道发送测量波形的测量波形发生器，接收经过所述多通道并行采样单元的测量值的数字后端处理组件，各通道分别根据所述测量波形发生器产生的测量波形对所述脉冲超宽带信号进行线性投影，包括如下步骤：

确定投影区间：以各帧接收信号的峰值位置作为参考点确定投影区域[τ_peak-T_prj,τ_peak+T_p/2]，其中：τ_peak表示脉冲超宽带信号峰值位置相对帧起点位置的长度，T_prj表示脉冲超宽带信号投影长度；T_p表示脉冲宽度，

获得采样序列：通过对连续的多帧接收信号的压缩测量，获取测距符号接收信号的压缩采样序列；

获得到达时间的估计：采用压缩感知TOA估计算法依据采样序列得到到达时间估计值 $\mathrm{\&tau;}=i_{\mathrm{DP}}\&CenterDot;\frac{1}{F_s}+({\mathrm{\&tau;}}_{\mathrm{peak}}-T_{\mathrm{prj}}),$ 其中：τ_peak表示脉冲超宽带信号峰值位置相对帧起点位置的长度，T_prj表示脉冲超宽带信号投影长度，i_DP表示检测到的直达单径DP的中心位置在重构序列中的序号，F_s表示重构序列的采样频率。

2.根据权利要求1所述基于压缩采样的脉冲超宽带信号到达时间估计方法，其特征在于，设所用测距符号数为N_t，各符号使用的脉冲重复发送次数为N_f，到达时间估计所需的M个测量值分摊到对连续的D帧信号的测量之上，令N_D=N_f/D，则一共有N_tN_D批压缩测量序列，第n批序列为y[n]=ΦΨh_prj+Φw[n]，其中：Φ为对应的压缩测量矩阵，Ψ是稀疏表达矩阵，h_prj是信道冲击响应落在压缩投影范围内的虚拟采样序列，w[n]是接收信号中的噪声的虚拟采样序列。

3.根据权利要求1所述基于压缩采样的脉冲超宽带信号到达时间估计方法，其特征在于，在获得到达时间的估计步骤中，通过迭代搜索得到了包含直达单径DP的高分辨率序列，具体包括如下步骤：

步骤310、初始化：字典矩阵V=ΦΨ、测量残差

估计结果及迭代次数t=1，v_i表示矩阵V的第i列；

步骤320、获取与残差最匹配原子的序号：从字典矩阵中寻找与残差最匹配原子的序号， $l_t=\underset{i=\mathrm{1,2},...,N}{\arg \max }\frac{|\&lang;e_{t-1},v_i\&rang;|}{\left|\right|v_i\left|\right|};$

步骤330、获取当前原子的系数并更新残差：即，获取当前原子的系数 ${\hat{h}}_{\mathrm{prj}}\left(l_t\right)={\hat{h}}_{\mathrm{prj}}\left(l_t\right)+\frac{|<e_{t-1},v_{l_t}>|}{{\left|\right|v_{l_y}\left|\right|}^2},$ 并更新残差 $e_t=e_{t-1}-\frac{|<e_{t-1},v_{l_t}>|}{{\left|\right|v_{l_t}\left|\right|}^2}{v}_{l_t};$

步骤340、判断是否终止：设迭代次数门限为T₀，残差相对门限为ε，若t>T₀或则迭代终止；否则更新t=t+1，并跳转回步骤320；

步骤350、获得到达时间估计：对原子系数的估计结果

使用门限比较得到DP径的位置序号， $i_{\mathrm{DP}}=\min \left(i\right|\left|{\hat{h}}_{\mathrm{prj}}\left(i\right)\right|>\mathrm{\&gamma;}\&CenterDot;\max \left|{\hat{h}}_{\mathrm{prj}}\right|),$ 其中γ是门限因子；TOA估计值即为 $\mathrm{\&tau;}=i_{\mathrm{DP}}\&CenterDot;\frac{1}{F_s}+({\mathrm{\&tau;}}_{\mathrm{peak}}-T_{\mathrm{prj}});$

其中，Φ为对应的压缩测量矩阵，Ψ是稀疏表达矩阵；h_prj是信道冲击响应落在压缩投影范围内的虚拟采样序列；N_t表示所用的测距符号数，各符号使用的脉冲重复发送次数为N_f，到达时间估计所需的M个测量值分摊到对连续的D帧信号的测量之上，N_D表示计算结果N_f/D，即N_D=N_f/D，则一共有N_tN_D批压缩测量序列；

表示所有N_tN_D批压缩测量序列的平均序列，0^N×1表示所有元素均为0的N×1列向量，|<e_t-1,v_i>|表示第t-1次迭代时的残差e_t-1与矩阵V的第i列v_i进行内积运算，然后取绝对值，||v_i||表示矩阵V的第i列v_i的二范数值，

表示第t-1次迭代时的残差e_t-1与矩阵V的第l_t列

进行内积运算，然后取绝对值，运算式表示搜索使得

的计算值取最大的序号i的值，

表示估计结果向量中

第i个元素的绝对值，

表示估计结果向量

的绝对值向量，即所有元素取绝对值，

表示搜索所有满足不等式条件 $\left|{\hat{h}}_{\mathrm{prj}}\left(i\right)\right|>\mathrm{\&gamma;}\&CenterDot;\max \left|{\hat{h}}_{\mathrm{prj}}\right|$ 的序号i。

4.根据权利要求1所述基于压缩采样的脉冲超宽带信号到达时间估计方法，其特征在于，所述脉冲超宽带信号压缩采样接收系统还包括反馈回路，所述反馈回路将所述数字后端处理组件的处理结果部分反馈至所述测量波形发生器，测量波形发生器依据反馈信息产生新的测量波形，此后的压缩测量将使用新产生的测量波形。

5.根据权利要求4所述基于压缩采样的脉冲超宽带信号到达时间估计方法，其特征在于，对于有反馈回路的情况，在获得采样序列步骤中，测距符号接收信号分为第一部分和第二部分，包括如下步骤：

获得第一部分测距符号接收信号的压缩采样序列：发射端发送

个测距符号，每个符号重复发送个脉冲；接收端每批次的压缩测量个数为M₁个，分摊到对D₁帧信号的测量之上，测量支路数仍记为M_e，则M₁=D₁·M_e；压缩测量波形是与无反馈压缩测量架构完全相同的伪随机序列，组成测量矩阵Φ；

令

则共有

批压缩测量值，第n批序列为y_H[n]=ΦΨh_prj+Φw_H[n], $1\&le;n\&le;N_{t_1}{N}_{D_1},$ w_H[n]是方差为σ²的WGN序列；

获得子空间估计：采用第一部分测距符号接收信号的压缩采样序列对信号子空间进行估计，

获得子空间压缩采样序列：数字后端处理组件在得到信号子空间估计之后，将其反馈给测量波形发生器，测量波形发生器按照获得的信号子空间估计信息产生新的测量波形，即，设最大迭代次数为K'，对应新的测量矩阵

发射端发送

个测距符号，每个符号重复发送

个脉冲；接收端每批次的压缩测量个数为M₂个，分摊到对D₂帧信号的测量之上，则M₂=D₂·M_e，令则共有批压缩测量值，第n批序列为 $y_{\mathrm{TOA}}\left[n\right]=\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&Phi;}}\mathrm{\&Psi;}{h}_{\mathrm{prj}}+\mathrm{\&Phi;}{w}_{\mathrm{TOA}}\left[n\right],$ $1\&le;n\&le;N_{t_2}{N}_{D_2},$ 最后的TOA估计将基于对这些子空间压缩测量序列的处理得以完成；

其中，y_H[n]表示第一部分测距符号接收信号的压缩采样序列中的第n批采样值，w_H[n]表示第一部分测距符号接收信号的压缩采样序列中的噪声采样序列，方差为σ²，K'表示最大迭代次数，y_TOA[n]表示第二部分测距符号接收信号的压缩采样序列中的第n批采样值，w_TOA[n]表示第二部分测距符号接收信号的压缩采样序列中的噪声采样序列，方差为σ²，Φ为对应的压缩测量矩阵，Ψ是稀疏表达矩阵，h_prj是信道冲击响应落在压缩投影范围内的虚拟采样序列。

6.根据权利要求5所述基于压缩采样的脉冲超宽带信号到达时间估计方法，其特征在于，在获得子空间估计步骤中，采用第一部分测距符号接收信号进行信号子空间估计，包括如下步骤：

步骤221：以子空间的压缩采样序列初始化：字典矩阵V=ΦΨ、测量残差估计结果L=[]及迭代次数t=1，v_i表示矩阵V的第i列；

步骤222：获取与残差最匹配原子的序号：从字典矩阵中寻找与残差最匹配原子的序号， $l_t=\underset{i=\mathrm{1,2},...,N}{\arg \max }\frac{|\&lang;e_{t-1},v_i\&rang;|}{\left|\right|v_i\left|\right|};$

步骤223：获得当前原子的系数并更新残差：更新残差 $e_t=e_{t-1}-\frac{|<e_{t-1},v_{l_t}>|}{{\left|\right|v_{l_t}\left|\right|}^2}{v}_{l_t}$

步骤224：判断是否终止：设最大迭代次数为K'，若t>K'，则迭代终止，跳至第225步；否则更新t=t+1，将当前搜索到的原子序号增加到估计结果中，即L=[L,l_t]，并跳回步骤222；

步骤225：获得子空间的估计：依据L得到信号子空间的估计结果为 $H=[{\mathrm{\&psi;}}_{l_1},{\mathrm{\&psi;}}_{l_2},...,{\mathrm{\&psi;}}_{l_{K^{\&prime;}}}];$

其中，

表示所有

批针对第一部分测距符号接收信号的压缩测量序列的平均序列，|<e_t-1,v_i>|表示第t-1次迭代时的残差e_t-1与矩阵V的第i列v_i进行内积运算，然后取绝对值，||v_i||表示矩阵V的第i列v_i的二范数值，

表示第t-1次迭代时的残差e_t-1与矩阵V的第l_t列

进行内积运算，然后取绝对值，ψ_l表示稀疏表达矩阵Ψ的第l列，L=[]表示将L的值初始化为空。

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