JP5908070B2 - 干渉耐性圧縮サンプリング - Google Patents

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Description

関連出願
本願は、2011年6月8日付出願の米国仮特許出願第61/494,604号の利益を主張する。
上記米国仮特許出願の全教示内容は、参照をもって本願に取り入れたものとする。
圧縮サンプリング(Compressed sampling:CS)は、無線通信システムにとって大変興味深い、新たな可能性を提示している。アンテナアレイ処理、マルチパス推定および干渉除去を含む多くの機能は、大量のサンプルを高速に取り扱わなければならないという必要条件による厳しい制限を受ける。また、従来のサンプリング技術で必要とされるハイレートのアナログ/デジタル変換(ADC)は、大量に電力を消費するので、新しい数多くのアプリケーション(特に、広帯域のアプリケーション)の障害となる。これらの問題に対し、圧縮サンプリングは、従来のナイキストサンプリングよりも遙かに少ないサンプル数で信号を復元することができる。
本発明の実施形態により、周波数帯域が1ギガヘルツ(GHz)超となり得る高度な通信アプリケーションの耐干渉性を劇的に向上させることができる。また、本発明の実施形態は、広帯域技術を用いて、広帯域の圧縮サンプリングアーキテクチャの提供が可能である。さらに、このような圧縮サンプリングアーキテクチャは、RF(Radio Frequency)フロントエンドでの干渉除去により、優れた干渉除去を可能とする。
本発明の実施形態には、信号のサンプリング回路が含まれる。このサンプリング回路は、減衰器と、混合器と、積分器と、サンプルアンドホールド回路とを備え得る。前記減衰器は、チッピング系列および減衰値を受け取り、前記減衰値に基づいて前記チッピング系列を減衰することにより、対応する混合系列を出力し得る。前記混合器は、データ信号を受け取り、前記混合系列に応じて前記データ信号を変調して変調後のデータ信号を生成する。前記積分器は、前記変調後のデータ信号を受け取り、フィルタ処理した前記変調後のデータ信号を生成する。前記サンプルアンドホールド回路は、前記フィルタ処理された変調後のデータ信号をサンプリングすることにより、サンプリングされたデータ信号を供給する。
他の実施形態において、前記減衰値は、前記混合器によって前記データ信号内の干渉を除去することのできる前記混合系列となるように前記チッピング系列を減衰するように生成され得る。前記減衰値は、前記データ信号内に含まれる目的の信号、前記データ信号内の予想される雑音、および前記データ信号内の予想される干渉のうちの少なくとも1つに関する情報に基づいて生成され得る。前記チッピング系列は、ランダム系列であってもよいし、予め定められたパターンであってもよい。
本発明のさらなる他の実施形態には、プリサンプリングフロントエンド回路と、前述した圧縮サンプリング回路とを備えた、RFフロントエンド回路が含まれ得る。前記プリサンプリングフロントエンド回路は、アンテナからアナログRF信号を受け取り、データ信号を出力し得る。RFフロントエンド回路は、前記サンプリングされたデータ信号を処理するデジタルプロセッサも備え得る。さらに、前記デジタルプロセッサは、信号エネルギー検出、目的の信号のフィルタリング、分類(classification)、および復調のうちの少なくとも1つを実行し得る。前記デジタルプロセッサは、前記圧縮サンプリング回路による干渉除去で干渉が存在しない前記サンプリングされたデータ信号を含むパラメータの下で動作し得る。
前述の内容は、添付の図面に示す本発明を例示する実施形態についての以下のより具体的な説明から明らかになろう。異なる図面をとおして、同じ符号は同じ構成要素を指す。図面は必ずしも縮尺どおりではなく、むしろ、本発明の実施形態を図示することに重点を置いている。
圧縮センシングにおける観測の内容を示す図である。 RMPIサンプリングを示す図である。 干渉耐性圧縮サンプリングを特徴とする、圧縮サンプリング装置を例示する一実施形態の動作ブロック図である。 ΦICの公式行列(formulation matrices)の一例を示す図である。 耐干渉性の広帯域圧縮サンプラ(wideband compressive sampler)の一例を示す図である。 耐干渉性の広帯域圧縮サンプラとバックエンド側のフィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)及びデジタルシグナルプロセッサ(DSP)とのインターフェースを示す一実施形態を示す図である。
本明細書で引用したあらゆる特許公報、特許出願公開公報および参考文献の全教示内容は、参照をもって本明細書に取り入れたものとする。
本発明の課題領域に関する理解を深めるために、圧縮センシング(圧縮サンプリング)理論における信号の基底情報の意味合いについて簡単に説明する。圧縮サンプリング理論では、スパース性(sparsity)、インコヒーレント性(incoherence)という2つのキーとなる考えが、圧縮サンプリングの枠組みの基礎をなしている(参考文献1を参照)。スパース性は、連続時間信号の情報レートが、その信号の帯域幅が示唆するよりも遙かに小さくなりうること、あるいは、離散信号の自由度が、その信号の長さが示唆するよりも実際には遙かに小さくなりうること、を意味する。すなわち、信号は、適切な基底で記述すれば、遙かに少ないサンプル数で完全に表現することが可能である。インコヒーレント性は、基底(Ψ)において疎(スパース)な信号(x)は、その観測基底(Φ)において密であるに違いない、という考えである。一例として、スパイク波(デルタ関数)と正弦波との関係が挙げられる。数学的見地から述べると、これは、フーリエ(表現基底)変換された信号をサンプリングする(観測基底)という物理的プロセスに相当する。一般的に、圧縮サンプリングは、長さNの信号x(Ψsで表現される;sは、ゼロでない成分をK個含むスパースなベクトルであることを意味する)に対してM回の観測を行い、観測信号ベクトル(measurement vector)yを形成することによって実施される。次に、適切なアルゴリズムを用いることにより、観測信号ベクトルyから前記信号xを再構成することができる。図1に観測プロセスを示す。
圧縮センシング系の干渉を除去するという課題は、通信関連の文献でより大きな注目を集め始めている。かなり最近の一例として、参考文献2の著者らは、広帯域にわたって狭帯域信号を取得・追跡することができ、かつ干渉を除去して目的の信号を分離する、圧縮センシング型広帯域無線受信機をシミュレートした。また、参考文献3の著者らも、圧縮領域(compressive domain)の干渉問題について研究し、信号復元に先立って干渉除去を行うことが有益であることを立証した。参考文献2、3のいずれの著者らも、目的の信号から干渉信号を分離するにあたって、当該干渉信号の基底の台(basis support)についての演繹的知識を利用している。観測は、干渉空間と直交する空間に射影することによって行われている。一方、参考文献4の著者らは、問題に対して少し異なる方法を取っている。詳細には、参考文献4の著者らは、干渉信号についての統計学上の演繹的知識があることを前提としたうえで、最小二乗平均誤差(Minimum Mean Square Error:MMSE)法を用いることにより、SNR性能の向上を図っている。
本発明の実施形態では、圧縮サンプリング型受信機のRFフロントエンド側に干渉除去部を設けることにより、上述した従来の試みよりも、処理チェーン(processing chain)の極めて早い段階で干渉を除去する。
また、受信機のアナログ−情報(A/I)変換アーキテクチャには、幾つかのとりうる設計手法がある。参考文献1において、その著者であるCandesとWakinは、2種類のそのようなアーキテクチャを提示している。第1のアーキテクチャとして、ランダムなサンプリング時点で信号をデジタル化する不等間隔サンプラ(Non-Uniform Sampler)が提示されている。この不等間隔サンプラは、スパースな周波数スペクトルを有する(スパイク波と正弦波とが互いにインコヒーレントである)信号の圧縮表現化のために使用されうる。第2のアーキテクチャは、ランダム変調予積分(Random Modulation Pre-Integration:RMPI)である。
図2はRMPIサンプリングを示すブロック図である。この場合の信号は、±1のランダム系列で乗算され、時間窓を用いて積分され、その時間間隔の終わりにサンプリングされて保持される。両極性のランダム系列は、普遍的な(universal)観測プロセスなので、どのような時間−周波数基底(例えば、ガボールの辞書(Gabor dictionary)のような基底)もインコヒーレントである。そして、適切なアルゴリズムを用いることにより、観測結果の出力から、元の信号を再構成することができる。参考文献2では、A/I変換にRMPIが利用されている。この参考文献2では、ランダム復調器が、N個のナイキストレートサンプルに±1のランダム系列を乗算し、N/M個ずつの連続する係数(sequential coefficients)を合計することにより、M個の観測結果を生成する。したがって、N=LMとなる(ここで、Lは、積分の次に設けられたローレートAD変換器(サンプルアンドホールド及びそれに続く量子化器)の変換レートに対するナイキストレートの比である)。
図3は、圧縮サンプリング装置300の例示的な一実施形態の動作ブロック図である。装置300は、RFアナログフロントエンド302と、デジタルシグナルプロセッサ304とを備える。RFアナログフロントエンド302は、プリサンプリング回路306および耐干渉性の圧縮サンプリング回路308を含む。そして、サンプリングされた信号は、デジタルシグナルプロセッサ304に送られ得る。デジタルシグナルプロセッサ304は、信号再構成部310、信号エネルギー検出部312、目的信号フィルタリング部314、分類(classification)部316および復調部318のうちの少なくとも1つを含み得る。
前記広帯域圧縮サンプラの実施形態により、従来の圧縮サンプリング手法よりも優れた耐干渉性能の観測信号集合(measurement set)を提供することができる。RFフロントエンド回路側で干渉を除去するので、参考文献2、3、4とは異なり、そのような機能をバックエンド側のDSPに実装させる必要がなくなる。この点から、強力な狭帯域干渉により、収集したサンプリングの観測信号が実際に元の信号へ復元できないほどに劣化してしまう可能性がある。これに対し、本発明の実施形態は、標準的なRMPIを用いたA/I変換の新規な構成を導入することにより、そのような問題を回避する。
本発明の例示的な実施形態は、後で図5を参照して説明するように、RPMI手法(図2を参照しながら説明した上記手法)における±1のランダム系列を、干渉を除去することができる系列に置き換えることで改良されている。前述したように、RMPIで用いられる両極性のランダム系列は、どのような時間−周波数基底を用いても一般的に(universally)インコヒーレントである(参考文献1を参照)。このことにより、目的の信号を観測するうえで驚くべき柔軟性を有するが、その定義からして、時間−周波数平面全体にわたって干渉への耐性もない。このような系列を、干渉を除去するように構成された系列に置き換えることにより、目的の信号に対しては強いインコヒーレント性を有し、かつ干渉信号に対しては弱いインコヒーレント性を有する観測基底の提供が期待できる。参考文献5の著者らも、さらなる自由度としてチッピング符号化スペクトルプロファイル(chipping spectral profile)を導入することにより、RMPIに基づく観測結果を向上させる問題を検討した。参考文献5の著者らは、信号が周波数領域内で局在化している場合に、再構成結果が改善することを立証している。参考文献5の著者らによる研究は、干渉除去には全く触れていないものの、上で提案している解決策の信憑性を高めている。
干渉の幾何学的な(geometry)および/または統計学的な演繹的知識を用いて、当該干渉に耐性を有する系列を設計する点に挑戦がなされている。前述したように、参考文献2、3のように既知の基底の台を用いて干渉を零にする射影行列を作成することで、目的の信号と干渉信号が十分な直交関係にないと、SNRの問題が生じやすい。まずは、参考文献4に記載されたMMSEベースの方法に注目してみる。この方法には、信号の共分散行列、干渉の共分散行列および雑音の共分散行列についての知識が必要となる。参考文献4の著者らは、これらの行列から、以下の干渉除去用の線形演算子を導き出している:
MMSE=(ΦCΦ)(ΦCΦ+ΦCΦ+ΦCΦ−1
(式中で、Φは観測基底を指し、Cは信号の共分散行列を指し、Cは干渉の共分散行列を指し、Cは雑音の共分散行列を指す。)
本発明の実施形態では、参考文献4のように上記演算子をバックエンド側で適用するのではなく、上記演算子を観測プロセスに組み込むことによってフロント側で適用する。
この手法も、線形演算子を適用して当該サンプルxを測定信号集合(set of measurement)yに写像するという意味で、参考文献2の著者らの手法と共通する点がある。しかし、本発明の実施形態では、参考文献2の著者らのように演算子としてΦを使用するのではなく、共分散についての演繹的知識に基づいてΦを変形し、演算子PMMSEを生成する。また、標準的なRMPIのように、観測基底は、両極性のランダム系列の集合であってもよく、干渉除去用の演算子を適用することで、耐干渉性を有することができる。
図4に、演算子PMMSEを得るための公式行列(formulation matrices)の一例を示す。入力データ信号は、このような改良された系列を用いて変調される。表記の簡略化のため、演算子PMMSEを、干渉を除去する観測基底を明示するΦICと称する。つまり、干渉の除去は、参考文献2のようにバックエンド側で行われるのではなく、RFフロントエンド側で行われる。第2の問題は、比較的複雑な系列を用いたナイキストレート変調器(Nyquist rate modulator)の設計である。±1はハードウェアで比較的簡単に実現することができるが、高精度の数値をハイレートで生成するには、高性能の減衰器および高速のシリアルインターフェースが必要になり得る。公式行列の構築については、参考文献4に詳細に説明されているので、それを参照されたい。
図5に、例示的な一実施形態における広帯域圧縮サンプラ500を示す。広帯域圧縮サンプラ500は、RMPIに準じて、混合器502、積分器504およびローレートサンプルアンドホールド回路506を実装する。また、二進数の両極性のチッピング系列508が、観測演算子ΦICの行ベクトルがつくる部分行列(row sub-matrix)となるように減衰器510によって減衰される。前記ΦICの行ベクトルに対応する減衰値512は、FPGAによって生成され、ハイレートインターフェースを介して前記減衰器に送られる。前記二進数の両極性のチッピング系列は、これらの減衰値に応じた減衰量で減衰される。このようにして、チッピング系列は、共分散についての決定論的情報(deterministic covariance information)が組み込まれているので擬似ランダムとなる。他の実施形態において、前記チッピング系列は、予め定められたパターンであってもよいし、他の非ランダム系列であってもよい。長さNの信号xは、長さLのチッピング系列で変調され、時間窓LT内で積分される(ここで、Tはナイキストサンプリング時間を指す)。次に、その信号は、サンプルアンドホールド(標本化および標本値維持)されて、シグマ−デルタ(ΣΔ)変換器などの量子化器に送られる。圧縮サンプラの出力は、M個の成分からなるyとなる(N=LMとなることに留意されたい)。
次に、適切なアルゴリズムを用いて、表現基底Ψに基づき、観測結果yから信号xが再構成される。観測時の除去処理により、再構成された信号xは、RF信号x(t)から干渉および雑音を取り除いたデジタル信号となる。例えば、L1最小化法を用いる場合、K−スパースな信号を高確率で再構成するために必要な観測回数は:
M≧cKlog(N/K)
となる(参考文献4を参照)。変形例として、直交マッチング追跡などのグリーディアルゴリズム(greedy algorithm:貪欲法)が使用されてもよい。
一部の実施形態において、前記混合器、前記積分器および前記ローレートサンプルアンドホールド回路は、国際特許出願第PCT/US2011/024542号の“Broadband Analog Radio-Frequency Components”の教示内容に沿って構成されたものであってもよい。この国際特許出願の全教示内容は、参照をもって本明細書に取り入れたものとする。
図5に示す圧縮サンプラの性能を測定することにより、干渉除去の効率を調べることが可能である。ここで重要となる性能指標は、圧縮観測(compressive measurement)後の量子化する前に測定可能な、所与のSIRでのSNR対K/Kである(ここで、SNRは信号対雑音比を指し、K/Kは干渉のスパース性の、目的信号のスパース性に対する比を指し、SIRは信号対干渉比を指す)。目標値は、例えば、予想されるSIR範囲内のあらゆるK/Kについて、72dB以上となることである。雑音指数の要件及びダイナミックレンジの要件を満たすために、観測回数を、再構成に必要とされる最小限回数よりも多く設定してもよい。また、所望の性能レベルを確保するためには、制限等長特性(restricted isometry property:参考文献5を参照)の条件を十分に満たす必要がある。雑音指数として12dBという数値は、他種の圧縮センシング取得受信機に並ぶ数値であり、ダイナミックレンジとして72dBという数値は、AD変換器で12ビットの分解能を得るのに十分なSNR値を意味する。
信号の再構成には、適切なアルゴリズムが選択され得る。圧縮サンプリングに基づく信号の再構成には、主に2種類のアルゴリズムが使用される(ただし、他のアルゴリズムが使用されてもよい)。第1の種類のアルゴリズムは、L1−ノルムを最小化するアルゴリズムを含む。例えば、Lassoアルゴリズムなどが挙げられる。第2の種類のアルゴリズムは、グリーディアルゴリズムを含む。これらは、辞書集合(dictionary set)を用いて観測信号の(例えば内積のような)最も高い相関性を有する数値を逐次取り出すことにより、近似的表現を高速形成する。例えば、マッチング追跡または直交マッチング追跡などが挙げられる。
図6に、耐干渉性の広帯域圧縮サンプラとバックエンド側のFPGA及びDSPとが連結される一実施形態を示す。このバックエンド側で、図3に示すような信号再構成アルゴリズムやその他のデジタル処理が実行される。図示のように、耐干渉性の広帯域圧縮サンプラにおけるサンプルアンドホールド回路は、ADC(例えば、デルタ−シグマ変換器など)と連結される。さらに、このADCは、バックエンド側のFPGA/DSPと連結される。信号の再構成は、図6に示すようにプログラマブルシステムオンチップ(PSoC)(例えば、Cypress Semiconductor社製のCY8C55など)を用いて実行されてもよい。逐次デジタル処理タスク(例えば、前述したエネルギー検出、フィルタリング、分類(classification)、復調など)は、FPGAおよび/またはDSPを用いて実行されてもよい。これらのタスクは、従来の手法を用いてなし得るが、図3を参照しながら上で説明したように、デジタルプロセッサは干渉除去機能を省略することができる。このようにデジタルの干渉除去機能を省略することにより、デジタルプロセッサは、圧縮サンプリング回路により干渉除去され、サンプリングされたデータ信号入力を含むパラメータの下で動作させることができる。他の実施形態において、デジタルプロセッサは、重複する又は補助的な干渉除去機能を実装されてよく、さらなる性能向上を図るものであってもよい。
なお、本発明は、実施の態様として以下の内容を含む。
[態様1]
チッピング系列および減衰値を受け取り、前記減衰値に基づいて前記チッピング系列を減衰することにより、対応する混合系列を出力する減衰器と、
データ信号を受け取り、前記混合系列に応じて前記データ信号を変調して変調後のデータ信号を生成する混合器と、
前記変調後のデータ信号を受け取り、フィルタ処理した前記変調後のデータ信号を生成する積分器と、
前記フィルタ処理された変調後のデータ信号をサンプリングするサンプルアンドホールド回路と、
を備える、信号のサンプリング回路。
[態様2]
態様1に記載の信号のサンプリング回路において、前記減衰値は、前記混合器によって前記データ信号内の干渉を除去することのできる前記混合系列となるように前記チッピング系列を減衰するように生成される、信号のサンプリング回路。
[態様3]
態様2に記載の信号のサンプリング回路において、前記減衰値が、前記データ信号内に含まれる目的の信号、前記データ信号内の予想される雑音、および前記データ信号内の予想される干渉のうちの少なくとも1つに関する情報に基づいて生成される、信号のサンプリング回路。
[態様4]
態様1に記載の信号のサンプリング回路において、前記チッピング系列がランダム系列である、信号のサンプリング回路。
[態様5]
態様1に記載の信号のサンプリング回路において、前記チッピング系列が予め定められたパターンである、信号のサンプリング回路。
[態様6]
アンテナからアナログRF信号を受け取り、データ信号を出力するプリサンプリングフロントエンド回路と、
前記データ信号をサンプリングする圧縮サンプリング回路と、
を備え、前記圧縮サンプリング回路が、
チッピング系列および減衰値を受け取り、前記減衰値に基づいて前記チッピング系列を減衰することにより、対応する混合系列を出力する減衰器、
データ信号を受け取り、前記混合系列に応じて前記データ信号を変調して変調後のデータ信号を生成する混合器、
前記変調後のデータ信号を受け取り、フィルタ処理した前記変調後のデータ信号を生成する積分器、および
前記フィルタ処理された変調後のデータ信号をサンプリングすることにより、サンプリングされたデータ信号を生成するサンプルアンドホールド回路、
を含む、RFフロントエンド回路。
[態様7]
態様6に記載のRFフロントエンド回路において、前記減衰値は、前記混合器によって前記データ信号内の干渉を除去することのできる前記混合系列となるように前記チッピング系列を減衰するように生成される、RFフロントエンド回路。
[態様8]
態様7に記載のRFフロントエンド回路において、さらに、前記サンプリングされたデータ信号を処理するデジタルプロセッサを後段に備える、RFフロントエンド回路。
[態様9]
態様8に記載のRFフロントエンド回路において、前記デジタルプロセッサが、さらに信号エネルギー検出、目的の信号のフィルタリング、分類、および復調のうちの少なくとも1つを実行する、RFフロントエンド回路。
[態様10]
態様8に記載のRFフロントエンド回路において、前記デジタルプロセッサが、前記圧縮サンプリング回路による干渉除去で干渉が存在しない前記サンプリングされたデータ信号を含むパラメータの下で動作する、RFフロントエンド回路。
[態様11]
チッピング系列および減衰値を受け取る過程と、
前記減衰値に基づいて前記チッピング系列を減衰することにより、対応する混合系列を出力する過程と、
前記混合系列に応じてデータ信号を変調して変調後のデータ信号を生成する過程と、
積分器により、フィルタ処理された変調後のデータ信号を生成する過程と、
前記フィルタ処理された変調後のデータ信号をサンプリングする過程と、
を含む、圧縮サンプリング方法。
[態様12]
態様11に記載の圧縮サンプリング方法において、前記チッピング系列の減衰により、前記データ信号内の干渉を除去する、圧縮サンプリング方法。
[態様13]
態様12に記載の圧縮サンプリング方法において、前記チッピング系列の減衰を、前記データ信号内に含まれる目的の信号、前記データ信号内の予想される雑音、および前記データ信号内の予想される干渉のうちの少なくとも1つに関する情報に基づいて実行する、圧縮サンプリング方法。
[態様14]
態様11に記載の圧縮サンプリング方法において、前記チッピング系列がランダム系列である、圧縮サンプリング方法。
[態様15]
態様11に記載の圧縮サンプリング方法において、前記チッピング系列が予め定められたパターンである、圧縮サンプリング方法。
参考文献
参考文献1:E. Candes and M. Wakin, "An Introduction to Compressive Sampling," IEEE Signal Processing Magazine, pp. 21-30, Mar 2008
参考文献2:M.A. Davenport, S.R. Schnelle, J.P. Slavinsky, R.G. Baraniuk, M.B. Wakin, and P.T. Boufounos, "A Wideband Compressive Radio Receiver," Military Communications Conference 2010, pp. 1193-1198, Nov 2010
参考文献3:M.A. Davenport, P. Boufounos, R. Baraniuk, "Compressive Domain Interference Cancellation," Workshop on Signal Processing with Adaptive Sparse Structured Representations, Apr 2009
参考文献4:S. Hwang, S. Jang, D. Kim, and J. Seo, "An MMSE-based Compressive Domain Interference Cancellator for Wideband Systems," 2010 The 2nd International Conference on Computer and Automation Engineering, pp. 359-362, Feb 2010
参考文献5:J. Ranieri, R. Rovatti, and G. Setti, "Compressive Sensing of Localized Signals: Application to Analog-to-Information Conversion," Proceedings of the 2010 IEEE International Symposium on Circuits and Systems, pp. 3513-3516, Jun 2010
本発明を、例示的な実施形態を用いて具体的に図示・説明したが、その形態や詳細に関して、本発明の範疇を逸脱しない範囲で様々な変更が可能であることは、当業者であれば容易に理解し得る。また、そのような変更は、添付の特許請求の範囲に包含される。

Claims (10)

  1. RFアナログフロントエンドに設けられるサンプリング回路であって、
    チッピング系列および減衰値を受け取り、前記減衰値に基づいて前記チッピング系列を減衰することにより、対応する混合系列を出力する減衰器と、
    データ信号を受け取り、前記混合系列に応じて前記データ信号を変調して変調後のデータ信号を生成する混合器と、
    前記変調後のデータ信号を受け取り、フィルタ処理した前記変調後のデータ信号を生成する積分器と、
    前記フィルタ処理された変調後のデータ信号をサンプリングするサンプルアンドホールド回路と、
    を備え、
    RFアナログフロントエンドにおいて、
    前記減衰値は、前記チッピング系列を減衰することで、前記サンプルアンドホールド回路で干渉信号のパワーが前記データ信号内に含まれる目的の信号に組み込まれる前に、前記混合器によって前記データ信号内の干渉を除去できる前記混合系列となるように生成され、
    さらに、前記減衰値が、圧縮サンプリング動作理論に基づく観測演算子を構成するために、前記データ信号内に含まれる目的の信号、前記データ信号内の予想される雑音、および前記データ信号内の予想される干渉のうちの少なくとも1つに関する情報に基づいて生成される、
    信号のサンプリング回路。
  2. 請求項1に記載の信号のサンプリング回路において、前記チッピング系列がランダム系列である、信号のサンプリング回路。
  3. 請求項1に記載の信号のサンプリング回路において、前記チッピング系列が予め定められたパターンである、信号のサンプリング回路。
  4. アンテナからアナログRF信号を受け取り、データ信号を出力するプリサンプリングフロントエンド回路と、
    前記データ信号をサンプリングする圧縮サンプリング回路と、
    を備えたRFアナログフロントエンド回路であって、
    前記圧縮サンプリング回路が、
    チッピング系列および減衰値を受け取り、前記減衰値に基づいて前記チッピング系列を減衰することにより、対応する混合系列を出力する減衰器、
    データ信号を受け取り、前記混合系列に応じて前記データ信号を変調して変調後のデータ信号を生成する混合器、
    前記変調後のデータ信号を受け取り、フィルタ処理した前記変調後のデータ信号を生成する積分器、および
    前記フィルタ処理された変調後のデータ信号をサンプリングすることにより、サンプリングされたデータ信号を生成するサンプルアンドホールド回路、
    を含み、
    RFアナログフロントエンド回路において、
    前記減衰値は、前記チッピング系列を減衰することで、前記サンプルアンドホールド回路で干渉信号のパワーが前記データ信号内に含まれる目的の信号に組み込まれる前に、前記混合器によって前記データ信号内の干渉を除去できる前記混合系列となるように生成され、
    さらに、前記減衰値が、圧縮サンプリング動作理論に基づく観測演算子を構成するために、前記データ信号内に含まれる目的の信号、前記データ信号内の予想される雑音、および前記データ信号内の予想される干渉のうちの少なくとも1つに関する情報に基づいて生成される、
    RFアナログフロントエンド回路。
  5. 請求項4に記載のRFアナログフロントエンド回路において、さらに、前記サンプリングされたデータ信号を処理するデジタルプロセッサを後段に備える、RFアナログフロントエンド回路。
  6. 請求項5に記載のRFアナログフロントエンド回路において、前記デジタルプロセッサが、さらに信号エネルギー検出、目的の信号のフィルタリング、分類、および復調のうちの少なくとも1つを実行する、RFアナログフロントエンド回路。
  7. 請求項5に記載のRFアナログフロントエンド回路において、前記デジタルプロセッサが、前記圧縮サンプリング回路による干渉除去で干渉が存在しない前記サンプリングされたデータ信号を含むパラメータの下で動作する、RFアナログフロントエンド回路。
  8. RFアナログフロントエンドにおいて、
    チッピング系列および減衰値を受け取る過程と、
    前記減衰値に基づいて前記チッピング系列を減衰することにより、対応する混合系列を出力する過程と、
    前記混合系列に応じてデータ信号を変調して変調後のデータ信号を生成する過程と、
    積分器により、フィルタ処理された変調後のデータ信号を生成する過程と、
    前記フィルタ処理された変調後のデータ信号をサンプリングする過程と、
    を含み、
    前記チッピング系列の減衰により、前記サンプリングする過程で干渉信号のパワーが前記データ信号内に含まれる目的の信号に組み込まれる前に、前記データ信号内の干渉を除去し、
    さらに、前記チッピング系列の減衰を、圧縮サンプリング動作理論に基づく観測演算子を構成するために、前記データ信号内に含まれる目的の信号、前記データ信号内の予想される雑音、および前記データ信号内の予想される干渉のうちの少なくとも1つに関する情報に基づいて実行する、
    圧縮サンプリング方法。
  9. 請求項8に記載の圧縮サンプリング方法において、前記チッピング系列がランダム系列である、圧縮サンプリング方法。
  10. 請求項8に記載の圧縮サンプリング方法において、前記チッピング系列が予め定められたパターンである、圧縮サンプリング方法。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8681902B2 (en) * 2011-09-16 2014-03-25 Alcatel Lucent Method and apparatus for low complexity robust reconstruction of noisy signals
JP6311218B2 (ja) * 2013-03-29 2018-04-18 日本電気株式会社 センサ装置、ターゲット応答推定方法、及びセンサ装置用ターゲット応答推定プログラム
US9450597B1 (en) * 2014-05-02 2016-09-20 Hrl Laboratories, Llc Hardware based compressive sampling ADC architecture for non-uniform sampled signal recovery
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WO2017171765A1 (en) * 2016-03-31 2017-10-05 Hewlett Packard Enterprise Development Lp Cancellation of interference via summation of sampled energy
WO2018076022A1 (en) * 2016-10-23 2018-04-26 Tanbir Haque Circuits for identifying interferers using compressed-sampling
CN108155911B (zh) * 2017-12-04 2021-06-25 西安电子科技大学 基于fpga的非均匀超宽带稀疏信号采样方法
US11402458B2 (en) 2018-05-22 2022-08-02 The Trustees Of Columbia University In The City Of New York Circuits and methods for using compressive sampling to detect direction of arrival of a signal of interest
US10708090B1 (en) * 2018-12-27 2020-07-07 Industrial Technology Research Institute Millimeter wave channel estimation method

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100288753B1 (ko) * 1998-12-31 2001-05-02 윤종용 멀티캐리어 부호분할다중접속 통신시스템의 수신장치 방법
DE10337068B4 (de) * 2003-08-12 2005-09-29 Infineon Technologies Ag Adaptive Kanalschätzung mittels Variation der Integrationslänge bei der Entspreizung spreizkodierter Trainingssymbolfolgen
WO2010108099A1 (en) * 2009-03-19 2010-09-23 William Marsh Rice University Method and apparatus for compressive domain filtering and interference cancelation

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