Wideband Spectrum Sensing with Sub-Nyquist Sampling in Cognitive Radios
提出了一种用于宽带频谱感知的多速率异步欠奈奎斯特采样（MASS）方法。导出了相应的光谱恢复条件，并给出了恢复成功的概率。与以前的方法相比，MASS提供了更低的采样率，是一种有吸引力的认知无线电网络的方法。
2013-02-07 cs.IT math.IT
A Simplified Sub-Nyquist Receiver Architecture for Joint DOA and Frequency Estimation
在认知无线电（CR）等实际应用中，多个信号的载波频率和到达方向（DOA）的联合估计已经被发现。然而，奈奎斯特采样机制是昂贵的或实施由于宽频谱范围。利用欠采样技术，提出了几种阵列接收机结构，实现了载波频率和DOA的联合估计。为了进一步降低等效采样率和硬件复杂度，我们提出了一个简化的接收机架构，我们以前的工作的基础上。我们提出了联合波达方向和频率估计算法的新架构。仿真结果表明，接收机结构和所提出的方法是可行的。
2016-05-28 cs.IT math.IT
Sub-Nyquist Radar: Principles and Prototypes
在过去的几年中，新的方法，雷达信号处理已被引入，使雷达执行信号检测和参数估计从少得多的测量比所需的奈奎斯特采样。这些系统-被称为子奈奎斯特雷达-将接收信号建模为具有有限的创新率，并采用XNUS框架来获得信号的低速率样本。亚奈奎斯特雷达利用目标场景稀疏的事实，促进在信号恢复中使用压缩感知（CS）方法。在本章中，我们将回顾几种基于这些原理的脉冲多普勒雷达系统。与其他基于CS的设计相反，我们的公式直接解决了空间和时间上的速率降低的模拟采样，避免了令人望而却步的字典大小，并且对噪声和杂波具有鲁棒性。首先，我们引入时间的亚奈奎斯特处理，用于估计目标位置，使用比传统系统更少的带宽。这为认知雷达与其他通信服务共享其发射频谱铺平了道路，从而为频谱拥挤环境中的共存提供了强大的解决方案。接下来，在不损害多普勒分辨率的情况下，我们通过在相干处理间隔或“慢时间”内以稀缺的方式发送交织雷达脉冲来减少停留时间。然后，我们考虑多输入多输出阵列雷达，并演示了空间亚奈奎斯特处理，它允许使用几个天线单元，而不会降低角分辨率。最后，我们展示了次奈奎斯特和认知雷达成像系统，如合成孔径雷达的应用。对于每种设置，我们提出了一个国家的最先进的硬件原型设计，以证明亚奈奎斯特雷达的实时可行性。
2019-02-04 cs.IT math.IT
Truly Sub-Nyquist Method Based Matrix Pencil and CRT with Super Resolution
本文提出一种真亚奈奎斯特超分辨率方法，融合矩阵束与中国剩余定理，以提升高频信号提取的频率分辨率和精度，并适用于电信、雷达和医学成像等场景。
2024-10-23 cs.IT math.IT
Automatic Modulation Recognition of PSK Signals with Sub-Nyquist Sampling Based on High Order Statistics
在N次幂非线性变换（NPT）方法中所需的采样率通常远大于奈奎斯特速率，这对模数转换器（ADC）造成了沉重的负担。利用NPT下PSK信号频谱的稀疏性，提出了一种适用于亚奈奎斯特采样PSK信号的NPT方法。本文将NPT方法与压缩感知理论相结合，提出了PSK信号N次幂非线性变换的频谱重构方法，该方法可进一步用于AMR以及未知载波频率和符号速率的粗估计。
2014-12-31 cs.IT math.IT
Joint DOA and Frequency Estimation with Sub-Nyquist Sampling for More Sources than Sensors
在这封信中，我们应用以前的阵列接收机架构，采用时域欠采样技术，联合估计频率和到达方向（DOA）的窄带远场信号。在此，考虑更一般的情况，其中在子带中可以存在多于一个信号。建立了时空联合模型，分析了该模型的辨识性，并给出了可辨识的最大信号个数。我们还证明了Cramer-Rao界（CRB）低于采用Nyquist采样。仿真结果验证了该方法估计信源个数的能力。同时，仿真结果表明，我们的估计性能密切匹配的CRB，是优于更多的源比传感器，特别是当最小冗余阵列（MRA）。
2017-02-05 cs.IT math.IT
Joint Frequency Estimation with Two Sub-Nyquist Sampling Sequences
在频率估计的许多应用中，信号的频率很高，以至于由于硬件的限制，很难获得以奈奎斯特速率采样的数据。在本文中，我们提出了一种新的方法，基于子空间技术的频率估计使用两个欠采样Nyquist样本序列，假设两个欠采样率是互质整数。我们分析了欠采样的影响，并扩大了估计频率遭受混叠。通过对两种序列估计结果的联合，筛选出与信号中实际包含的频率分量近似的频率。该方法需要少量的硬件和计算。数值结果表明，在较低的采样率下，该方法是有效和准确的。
2015-08-26 cs.IT math.IT
SUMMeR: Sub-Nyquist MIMO Radar
多输入多输出（MIMO）雷达相对于传统的雷达阵列系统在灵活性和性能方面具有许多优点。然而，MIMO雷达提出了新的挑战，无论是硬件设计和数字处理。特别地，实现高方位分辨率需要大量的发射和接收天线。此外，以其奈奎斯特速率对从每个发射机到每个接收机的接收信号的样本执行数字处理，当需要高分辨率时，该奈奎斯特速率可能非常大。为了克服速率瓶颈，提出了亚奈奎斯特采样方法，打破了雷达信号带宽和采样率之间的联系。在这项工作中，我们将这些方法扩展到MIMO配置，并提出了一个子奈奎斯特MIMO雷达（SUMMeR）系统，执行时间和空间压缩。我们提出了一个距离-方位-多普勒恢复算法从一个减少数量的发射机和接收机，利用恢复的目标的参数的稀疏性获得的子奈奎斯特样本。这使我们能够实现部署的天线的数量和每个接收器的样本数量的减少，而不会降低时间和空间分辨率。仿真结果表明，不同的压缩水平的SUMMeR的检测性能，并显示，时间和空间分辨率的保留，相对于经典的奈奎斯特MIMO配置。我们还研究了设计参数，如天线的位置和载波频率，对检测性能的影响，并提供指导方针，为他们的选择。
2016-08-28 cs.IT math.IT
Capacity limit for faster-than-Nyquist non-orthogonal frequency-division multiplexing signaling
快于奈奎斯特（FTN）信号由于其较小的脉冲间隔或较窄的子载波间隔，与奈奎斯特信号相比，实现了更高的频谱效率和容量。香农限通常定义奈奎斯特信号的上限容量。据我们所知，本文首先论证了FTN非正交频分复用（NOFDM）信号容量限制的数学表达式。数学表达式表明，FTN NOFDM信号具有实现比奈奎斯特信号更高的容量极限的潜力。本文以分数余弦变换NOFDM（FrCT-NOFDM）为例，阐述了FTN NOFDM的原理。首次提出并实现了FrCT-NOFDM算法。当在FrCT-NOFDM中将带宽压缩因子$α$设置为$0.8$时，子载波间隔等于每个子载波的符号率的$40\%$，因此传输速率大约比奈奎斯特速率快$25\%$。在未来的通信系统中，特别是在带宽受限的应用中，具有更高容量的FTN NOFDM将是非常有前途的。
2017-06-27 cs.IT math.IT
Line Spectral Estimation Based on Compressed Sensing with Deterministic Sub-Nyquist Sampling
作为传统采样理论的一种替代方法，压缩感知允许采集更少量的数据，仍然可以准确地估计频率稀疏信号的频谱。但是，压缩感知在数据采集时通常需要随机采样，这在硬件上很难实现。在本文中，我们提出了一个确定性的和简单的采样方案，即在三个亚奈奎斯特率具有互质欠采样率采样。通过数值实验证明了该采样方法的有效性。提出了一种基于变分贝叶斯推理的复值多任务算法，用于频率稀疏信号采样后的谱估计。仿真结果表明，该方法在较低的采样率下具有较好的鲁棒性。
2016-07-21 cs.IT math.IT
From Theory to Practice: Sub-Nyquist Sampling of Sparse Wideband Analog Signals
用于模拟信号的常规次奈奎斯特采样方法利用关于谱支持的先验信息。在本文中，我们考虑具有挑战性的问题，盲欠采样的多频带信号，其未知的频率支持只占一小部分的宽频谱。我们的主要设计目标是高效的硬件实现和支持数字处理的低计算负载。我们提出了一个系统，命名为调制宽带转换器，它首先乘以模拟信号的周期性波形的银行。然后对乘积进行低通滤波，并以低速率均匀采样，该低速率的数量级小于奈奎斯特。在一定的充分必要条件下，可以从所提出的样品中完全回收。我们还开发了一个数字架构，它允许模拟输入的重建，或以低速率处理任何感兴趣的频带，也就是说，没有内插到高奈奎斯特速率。数值模拟证明了许多工程方面：鲁棒性噪声和误建模，潜在的硬件简化，实时性能的信号随时间变化的支持和稳定的量化效果。我们比较我们的系统与以前的两种方法：周期性的非均匀采样，这是带宽有限的现有硬件设备，和随机解调器，这是有限的离散多音信号，具有很高的计算负荷。在奈奎斯特采样的更广泛的背景下，我们的计划有可能突破国家的最先进的模拟转换技术，如交错转换器的带宽障碍。
2009-11-10 cs.IT math.IT
Sub-Nyquist Sampling of Short Pulses
我们开发的子奈奎斯特采样系统的模拟信号组成的几个，可能重叠，有限持续时间的脉冲与未知的形状和时间位置。当脉冲形状或脉冲位置已知时，先前已经开发了有效的采样方案。据我们所知，稳定和低速率的连续信号的采样策略，是未知脉冲的叠加，而不知道脉冲的位置还没有得到。本文的目的就是填补这一空白。我们提出了一个多通道的方案，利用信号的稀疏性的时间，并使采样多脉冲信号在亚奈奎斯特速率的基础上的Gabor帧。此外，如果信号另外基本上是多频带的，则采样方案可以适于降低采样率而不知道频带位置。我们表明，适当的预处理，必要的Gabor系数，可以恢复使用标准的压缩感知方法从样本。此外，我们提供的重建误差估计和分析所提出的架构中存在的噪声。
2011-12-20 cs.IT math.IT
Segment-Sliding Reconstruction of Pulsed Radar Echoes with Sub-Nyquist Sampling
模拟信息转换（AIC）是实现脉冲雷达回波欠采样的有效方法。然而，它往往是不切实际的，如果不是不可行的，重建全范围的奈奎斯特样本，因为巨大的存储和计算负载的要求。本文在分析AIC测量系统的基础上，提出了一种新的分段滑动重构（SegSR）方法来有效地重构奈奎斯特采样。SegSR以滑动模式执行逐段重建，并且可以实时实现。与现有方法不同的一个重要特征是，在每个段中的测量矩阵满足限制等距属性（RIP）条件。先前段中的部分支持可并入到当前段中的奈奎斯特样本的估计中。从理论上分析了相邻段引入的干扰效应，揭示了干扰由两个干扰电平组成，对信号重构性能有不同的影响。有了这些意见，一个两步的正交匹配追踪（OMP）过程中提出的段重建，它考虑到不同的干扰水平和部分已知的前一段的支持。所提出的SegSR实现了接近最佳的重建性能，显著降低了计算负载和存储需求。理论分析和仿真验证了其有效性。
2015-03-02 cs.IT math.IT
Truly Sub-Nyquist Generalized Eigenvalue Method with High-Resolution
本文提出一种基于信号组件不相干性和微分运算线性保持特性的广义特征值方法，实现子奈奎斯特采样下的超分辨率信号参数提取，解决频谱泄漏和栅栏效应问题，提升压缩频谱传感的实用性。
2026-04-29 cs.IT math.IT
Cognitive Sub-Nyquist Hardware Prototype of a Collocated MIMO Radar
我们提出的设计和硬件实现的雷达原型，演示了一个亚奈奎斯特配置多输入多输出（MIMO）雷达的原理。该设置允许以远低于奈奎斯特采样定理所规定的速率在空间域和频谱域中进行采样。我们的原型实现了一个X波段MIMO雷达，可以配置为具有最多8个发射和10个接收天线元件。我们使用频分复用（FDM）来实现MIMO波形的正交性，并应用XDIF框架进行信号恢复。该原型还实现了一种认知传输方案，其中每个传输波形被限制到接收器采样和处理的全信号带宽的那些预定子带。实时实验显示合理的恢复性能，同时作为一个4 × 5稀疏随机阵列，其中组合的空间和光谱采样因子减少是填充的8 × 10阵列的87.5%。
2016-08-04 cs.IT math.IT
Distortion-Rate Function of Sub-Nyquist Sampled Gaussian Sources
对连续时间高斯平稳过程的次奈奎斯特采样中的信息丢失量进行了量化。我们考虑一个组合的信源编码和子奈奎斯特重构问题，其中编码器的输入是模拟信源的噪声子奈奎斯特采样版本。我们首先推导出一个表达式的均方误差的重建过程中，从一个嘈杂的和信息的速率限制的版本，其样本。该表达式是采样频率和描述每个样本的平均位数的函数。它是作为两项的总和：在估计的来源，从其嘈杂的，但在其他方面完全观察到的子奈奎斯特样本的最小均方误差，和第二项获得的反向注水超过平均频谱密度与多相成分的来源。我们将这一结果扩展到多分支均匀采样，其中样本可以通过一组并行通道与均匀采样器和预采样滤波器在每个分支。然后对预采样滤波器进行进一步优化以减小失真，并找到与输入信号的统计数据和采样频率相关联的预采样滤波器的最佳集合，这导致在包括均匀采样和线性滤波的任何模数转换方案下可实现的最小可能失真的表达式。这些结果统一了高斯信源的Shannon-Whittaker-Kotelnikov采样定理和Shannon率失真理论。
2015-11-06 cs.IT math.IT
A Wideband Spectrum Sensing Method for Cognitive Radio using Sub-Nyquist Sampling
频谱感知是认知无线电的一个基本组成部分。该领域的主要挑战是在宽带信号的感测中需要高采样率。本文提出了一种宽带频谱感知模型，该模型采用欠采样方案，在采样率方面节省了大量资源。有限数量的噪声样本的相关矩阵的计算和使用的子空间估计器来检测占用和空闲的频谱信道。与常用的方法相比，该方法不需要信号特性的知识，从而减轻了不确定性问题。我们评估这种方法的性能，通过计算检测信号占用的样本数和随机生成的信号的SNR的概率。结果表明，即使在低信噪比和小样本数的可靠检测。
2010-10-11 cs.IT math.IT
On the Minimax Capacity Loss under Sub-Nyquist Universal Sampling
本文研究了当采样器被设计为独立于瞬时信道占用率而工作时，模拟信道中的信息速率损失。具体而言，多带线性时不变高斯信道下的普遍欠采样被认为是。整个信道带宽被划分为相等带宽的$n$子带。在每个时间，只有$k$恒定增益子带是活动的，其中瞬时子带占用在接收器和采样器处是未知的。我们通过容量损失度量来研究信息损失，即由于瞬时子带占用信息的缺乏而导致的容量间隙。我们的特点是最小最大容量损失的整个子奈奎斯特速率制度，提供的子带和SNR的数量$n$都很大。极大极小限制几乎完全取决于频带稀疏因子和欠采样因子，对随着$n$和SNR增长而消失的一些残差项取模。我们的研究结果突出了随机采样方法（即由随机周期调制和低通滤波器组成的采样器）的能力，这些方法能够以指数高概率接近极大极小容量损失。
2017-03-12 cs.IT math.IT
Sub-Nyquist Channel Estimation over IEEE 802.11ad Link
如今，以60GHz无线电频带为中心的毫米波通信日益成为近场通信的优选技术，因为它提供几GHz宽的传输带宽。IEEE 802.11ad标准已经被开发用于60 GHz传输环境中的商用无线局域网。被设计为处理IEEE 802.11ad波形的接收机采用非常高速率的模数转换器，因此，降低接收机采样率可能是有用的。在这项工作中，我们研究的问题，低速率信道估计的IEEE 802.11ad 60 GHz的通信链路利用稀疏的信道脉冲响应。特别是，我们专注于单载波调制，并利用其单载波物理层帧的信道估计字段中嵌入的802.11ad波形的特殊结构。我们研究了这个问题的各种次奈奎斯特采样方法，并使用压缩感知技术恢复信道。我们的数值实验表明，我们的程序的可行性高达七分之一的奈奎斯特速率与最小的性能恶化。
2017-08-07 cs.IT math.IT
Random Triggering Based Sub-Nyquist Sampling System for Sparse Multiband Signal
提出了一种新的基于随机触发的调制宽带压缩采样（RT-MWCS）方法，以有效实现稀疏宽带信号的亚奈奎斯特速率压缩采样系统。在信号被重复（不一定是周期性）触发的假设下，RT-MWCS使用随机调制来获得在随机选择的位置处的信号的测量。该方法采用多测量向量法在频域估计信号的非零支持度。然后，利用最小二乘估计求解信号谱。通过使用之前在随机等效采样（RES）方案中使用的电平触发和时间数字转换器设备，促进了估计稀疏多频带信号的独特能力。与现有的压缩采样技术（如调制宽带转换器（MWC））相比，RT-MWCS具有系统结构简单、单通道实现、采样时间长等优点。实验结果表明，对于谱支持未知的稀疏多带信号，RT-MWCS要求的采样率远低于奈奎斯特采样率，同时又能提供良好的信号重构质量。
2017-03-06 cs.IT math.IT
Pulse-Doppler Signal Processing with Quadrature Compressive Sampling
正交压缩采样（QuadCS）是一种新引入的用于获取射频信号的同相和正交（I/Q）分量的亚奈奎斯特采样。对于脉冲多普勒雷达的应用，QuadCS的输出可以安排在2维数据类似的奈奎斯特采样。本文提出了一种基于亚奈奎斯特采样的压缩采样脉冲多普勒（CoSaPD）处理方案。CoSaPD方案遵循多普勒估计/检测和距离估计，并且在子奈奎斯特样本上进行，而不恢复奈奎斯特样本。多普勒估计与经典处理一样，通过频谱分析仪实现。检测是在多普勒频点数据上完成的。通过稀疏恢复算法对检测到的目标进行距离估计，从而减少了计算量。该算法通过设置较低的检测门限来提高检测概率，并利用恢复算法固有的检测特性在距离估计阶段去除引入的假目标。仿真结果证实了我们的发现。CoSaPD方案的数据在八分之一的奈奎斯特速率和SNR高于-25dB可以实现经典的处理与奈奎斯特样本的性能。
2014-02-26 cs.IT math.IT
Reconstruction of Sub-Nyquist Random Sampling for Sparse and Multi-Band Signals
随着技术的发展，在各种应用中需要处理更高频率的信号。为了对这样的信号进行解调，由于较高的采样率，传统的模数转换器面临着实现挑战。因此，较低的采样率（即，sub-Nyquist）被认为是成本有效的。众所周知的方法是考虑与最高频率分量相比具有较少非零频率分量的稀疏信号。对于稀疏位置的先验知识，已经存在成熟的方法。然而，存在这样的信息不可用的应用。对于这种情况，最近提出了一些办法。在本文中，我们提出了几个随机采样恢复算法，不需要任何抗混叠滤波器。此外，我们提供了一定的条件下，这些恢复技术收敛到信号。最后，我们还通过大量的仿真验证了上述方法的性能。
2014-11-26 cs.IT math.IT
Sub-Nyquist Sampling and Fourier Domain Beamforming in Volumetric Ultrasound Imaging
超声图像形成的关键步骤之一是由放置在阵列上的几个换能器元件采样的信号的数字波束形成。高分辨率数字波束形成要求采样率明显高于信号的奈奎斯特速率，这大大增加了必须从系统前端传输的数据量。在3D超声成像中，使用2D换能器阵列而不是1D阵列，并且需要更多的扫描线。这意味着采样数据的量相对于2D成像大大增加。在这项工作中，我们表明，可以实现相当大的数据率的减少，通过应用的想法Xcadix和频域波束形成，导致一个子奈奎斯特采样率，它只使用一部分的带宽的超声信号来重建图像。我们扩展以前的工作频域波束形成的二维超声成像，以适应体积扫描和二维网格的换能器元件施加的几何形状。我们展示了高图像质量的低速率样本模拟的幻影图像由几个小的反射器。我们还将我们的技术应用于由商业3D超声系统获得的心室体模的原始数据。我们表明，通过在频域中执行3D波束成形，可以实现亚奈奎斯特采样和低处理速率，同时保持足够的图像质量。
2015-08-20 cs.IT math.IT
A NLLS Based Sub-Nyquist Rate Spectrum Sensing for Wideband Cognitive Radio
对于需要了解可用频带的系统和设备，例如认知无线电和网络，频谱感测具有重要作用。该领域的主要挑战是在宽带信号的感测中需要高采样率。本文提出了一种宽带频谱感知方法，该方法利用欠采样方案，在采样率方面带来了实质性的节省。有限数量的噪声样本的相关矩阵的计算和使用的非线性最小二乘（NLLS）估计检测占用和空闲的频谱通道。我们提供了作为采样参数和噪声功率的函数的检测阈值的表达式。同时，提出了一种顺序前向选择算法，以较低的复杂度找到占用信道。该方法可应用于相关和不相关的宽带多通道信号。与传统的能量检测使用奈奎斯特采样率的比较表明，所提出的方案可以产生类似的性能为SNR大于4 dB的小采样率的一个因素。
2014-08-20 cs.IT math.IT
High Resolution Compressed Sensing Radar using Difference Set Codes
在本文中，我们考虑压缩感知（CS）为基础的恢复延迟和多普勒频率的高分辨率雷达的目标。我们提出了一种新的次奈奎斯特采样方法在傅立叶域的基础上的差集（DS），称为DS采样，创建字典与高度不相干的原子。如果采用DS采样，字典的相干性达到Welch最小界。这个属性让我们实现亚奈奎斯特高分辨率雷达与最小数量的样本。我们还开发了一种低复杂度的恢复方法，基于结构CS和提出了一种新的波形，称为差集-频率编码调制（DS-FCM）波形，以提高恢复性能的亚奈奎斯特雷达在噪声环境中。所提出的方法解决了许多CS雷达中的一些常见问题，并克服了传统的奈奎斯特处理，即匹配滤波在高分辨率雷达系统中的缺点。所提出的方法允许我们设计亚奈奎斯特雷达，这需要不到2%的奈奎斯特样本和恢复目标的分辨率相比，传统的奈奎斯特处理退化。
2018-10-31 cs.IT math.IT
Joint DOA and Frequency Estimation with Sub-Nyquist Sampling
针对窄带远场信号的频率和波达方向（DOA）联合估计问题，提出了一种基于欠采样技术的阵列接收机结构。特别是，我们的贡献是三方面的。i）首先，提出了一种时空联合的阵列信号接收模型，该模型采用欠采样技术和任意阵列结构，降低了时域采样率，提高了DOA估计精度。在高阶时空联合空间中得到了较好的联合估计。ii）其次，针对接收模型提出了两种联合估计算法。一种是基于三阶张量理论的三线性分解，另一种是基于子空间分解。iii）第三，我们推导出频率和DOA估计的相应Cramér \text{-} Rao Bound（CRB）。在分支数等于采样率的缩减因子的情况下，可以观察到CRB在信号数方面是鲁棒的，而基于奈奎斯特采样方案的CRB将相对于信号数增加。此外，联合时空模型的新导向矢量在有限的传感器数量下是完全不相关的，这提高了估计性能。此外，仿真结果表明，我们的估计通过与所提出的算法相关联的接收机架构密切匹配的CRB根据噪声水平，分支数和源数以及。
2017-02-05 cs.IT math.IT
Sub-Nyquist Sampling for Reaching Theoretical Minimal Sampling Rate Boundary
School of Data Science, Fudan University（复旦大学数据科学学院）
本文提出双频混叠宽带转换器（DAWC）和改进的子空间追踪算法（MSSP），在无先验知识的情况下实现理论最小采样率下的频带定位与波形重建。
2026-04-27 cs.IT math.IT
Shannon Meets Nyquist: Capacity of Sampled Gaussian Channels
我们探讨了采样理论和信息论的交叉点的两个基本问题：信道容量如何受到采样低于信道的奈奎斯特速率的影响，以及应该采用什么样的次奈奎斯特采样策略来最大化容量。特别是，我们得出采样模拟通道的能力，三个流行的采样策略：采样与滤波，采样与滤波器组，采样与调制和滤波器组。这些采样机制支持了实际应用中的大多数非均匀采样技术。我们的分析阐明了欠采样通道和多输入多输出通道之间有趣的联系。最佳的采样结构被示出从每个混叠频率集中提取出具有最高SNR的频率，同时抑制混叠和带外噪声。我们还强调欠采样信道容量和最小均方误差（MSE）估计采样数据之间的连接。特别是，我们证明了过滤器最大化容量和最小化MSE是等效的过滤和过滤器组采样策略。这些结果说明了欠采样技术对信道容量的影响，并描述了信息速率和采样率之间的权衡。
2013-03-17 cs.IT math.IT
Sub-Nyquist Radar via Doppler Focusing
我们调查的问题，单基地脉冲多普勒雷达收发器试图检测目标，稀疏的雷达的明确的时间-频率区域。过去的几个作品采用压缩感知（CS）算法，这种类型的问题，但要么不解决采样率降低，施加限制的雷达发射机，提出CS恢复方法与禁止字典大小，或在嘈杂的条件下表现不佳。在这里，我们描述了一种称为多普勒聚焦的亚奈奎斯特采样和恢复方法，它解决了所有这些问题：它执行低速率采样和数字处理，对发射机不施加限制，并且使用其大小不随脉冲数P的增加而增加的CS字典。此外，在存在噪声的情况下，多普勒聚焦享有随P线性缩放的SNR增加，即使在信噪比低至-25dB的情况下也能获得良好的检测性能。该恢复基于XADR 2000框架，该框架允许直接在模数转换过程中减少准确表示信号所需的样本数量。采样后，对低速率采样执行整个数字恢复过程，而不必返回到奈奎斯特速率。最后，我们的方法可以实现在硬件中使用以前建议的Xcovery原型。
2013-09-22 cs.IT math.IT
A General and Yet Efficient Scheme for Sub-Nyquist Radar Processing
研究了亚奈奎斯特脉冲多普勒雷达的目标参数估计问题。过去的一些工作已经解决了这个问题，但要么有低的估计精度离网目标，需要大量的计算负载，或缺乏通用性的模拟到信息转换（AIC）系统。为了克服这些困难，我们提出了一个通用的和有效的估计方案。该方案首先制定了一个通用的模型，在这个意义上，它是适用于所有的AIC，无论目标是在或关闭的网格。多普勒频移和延迟的估计被顺序地执行，其中多普勒估计被公式化为空间谱估计问题，并且延迟估计被分解为一系列压缩参数估计问题，每个压缩参数估计问题对应于估计的多普勒频移。该方法通过序列分解处理，大大降低了计算复杂性，并采用参数估计技术，获得了高精度的估计。理论分析和数值实验表明了该方案的有效性和正确性。
2017-07-26 cs.IT math.IT
A Cognitive Sub-Nyquist MIMO Radar Prototype
我们提出了一个认知原型，演示了共址，频分复用，多输入多输出（MIMO）雷达，实现时间和空间的亚奈奎斯特采样。信号通过Xcovery框架进行采样和恢复。认知是由于发射机通过仅发射接收机采样和处理的那些子带来调整其信号频谱的事实。实时实验表明，该方法在低于奈奎斯特的条件下对目标场景进行MIMO恢复，时空带宽降低了87.5%，信噪比为-10 dB。
2019-06-13 cs.IT eess.SP math.IT
Compressed Wideband Spectrum Sensing: Concept, Challenges and Enablers
频谱感知的研究主要集中在窄带接入，直到最近才开始研究宽带频谱。广义上讲，宽带频谱感知方法可以分为两类：奈奎斯特速率采样方法和亚奈奎斯特速率采样方法。奈奎斯特速率的方法有重大的实际问题，质疑其适用于实时应用，这主要是因为他们的高速率采样要求要求复杂的硬件和信号处理算法，招致显着的延迟。另一方面，次奈奎斯特速率方法由于其不太严格的采样率要求而更有吸引力。虽然已经研究了各种概念以确保亚奈奎斯特速率，但压缩采样理论绝对是一个吸引了如此多兴趣的概念。本文解释并说明了如何利用压缩采样来提高宽带频谱感知，使频谱占用恢复与亚奈奎斯特采样率。本文还介绍了新的想法，进一步宽带频谱感知增强的巨大潜力，并确定了未来的关键研究挑战和方向，仍有待研究。
2018-05-10 cs.IT math.IT
A General Sequential Delay-Doppler Estimation Scheme for Sub-Nyquist Pulse-Doppler Radar
利用模拟-信息转换（AIC）系统对亚奈奎斯特雷达的时延和多普勒参数进行序贯估计是近年来受到广泛关注的问题。然而，报告的估计方法是AIC依赖的，并且对于离网目标具有较差的性能。本文开发了一个通用的估计方案，在这个意义上，它是适用于所有的AIC，无论目标是上或下的网格。该方案依次估计时延和多普勒参数，将时延估计转化为波束空间到达方向估计问题，将多普勒估计转化为线性谱估计问题。然后，众所周知的空间和时间谱估计技术被用来提供有效的和高分辨率的延迟和多普勒参数的估计。此外，AIC上的充分条件，以保证成功估计的离网目标，而现有的条件大多与在网目标。理论分析和数值实验表明了该方案的有效性和正确性。
2017-01-14 cs.IT math.IT
A Constrained Random Demodulator for Sub-Nyquist Sampling
本文对Tropp等人的随机解调器（RD）进行了一个重要的改进，用于频率稀疏信号的欠奈奎斯特采样。被称为约束随机解调器的修改涉及用对其切换速率具有限制的约束随机波形替换对于RD的操作必不可少的随机波形，因为快速切换波形可能难以干净地生成。其结果是对硬件要求的放松，恢复保证略有减少，但可管理。本文还建立了适当选择的约束随机波形的统计量的重要性。如果随机波形的功率谱匹配输入信号的音调上的分布（即，该分布与功率谱成比例），则改善了输入信号音调的恢复。通过大量的数值模拟和相变曲线验证了本文提供的理论保证。
2012-12-09 cs.IT math.IT
Sub-Nyquist Sampling for Power Spectrum Sensing in Cognitive Radios: A Unified Approach
鉴于对新频段的需求不断增加以及对已分配频段的利用不足，出现了认知无线电（CR）的概念。主动用户可以在检测到其所有者没有活动后利用暂时空闲的频带。因此，CR周期中的关键任务之一是必须精确和高效的频谱感测和检测。然而，CR通常处理奈奎斯特速率非常高的宽带信号。在本文中，我们建议从子奈奎斯特样本，而不是在以前的工作中所做的信号本身，以执行检测重建这样的信号的功率谱。我们考虑稀疏和非稀疏信号以及盲和非盲检测稀疏的情况下。对于每一个的这些fracti，我们得出的最小采样率，允许完美的重建信号的功率谱在无噪声的环境中，并提供功率谱恢复技术，实现这些速率。在文献中考虑的两种不同的信号模型，我们称之为模拟和数字模型进行分析，并表明，两者导致类似的结果。仿真结果表明，功率谱恢复在无噪声设置的最小速率，并显示了几个参数的检测器的性能，包括信噪比（SNR），感测时间和采样率的影响。
2013-08-23 cs.IT math.IT
Reduced Complexity Optimal Detection of Binary Faster-than-Nyquist Signaling
在本文中，我们研究了二进制快于奈奎斯特（FTN）信号的检测问题，并提出了一种新的序列估计技术，利用其特殊的结构。特别地，所提出的序列估计技术基于球形解码（SD），并且利用关于FTN检测问题的以下两个特性：1）接收机匹配滤波器之后的噪声样本之间的相关性，以及2）符号间干扰（ISI）矩阵的结构。仿真结果表明，该算法在降低计算复杂性的同时，获得了最大似然序列估计（MLSE）的最优性能。本文表明，FTN信令有很大的潜力，增加数据率和频谱效率大幅相比，奈奎斯特信令，对于相同的误码率（BER）和信噪比（SNR）。
2017-03-03 cs.IT math.IT
Sub-Nyquist SAR via Fourier Domain Range Doppler Processing
传统的合成孔径雷达（SAR）系统在满足日益增长的空间分辨率和更大覆盖范围的需求方面能力有限。对高分辨率的需求需要高采样率，而覆盖范围受到脉冲重复频率的限制。因此，降低采样率在SAR成像中具有很高的实用价值。本文介绍了一种新的算法，等效于著名的距离-多普勒方法，利用原始信号的傅里叶级数系数来处理SAR数据。然后，我们演示了如何利用算法的功能，以减少采样率在距离和方位轴和处理的信号在次奈奎斯特速率，通过使用压缩感知（CS）工具。特别是，我们证明了图像的恢复只使用一部分的接收信号的带宽，同时也下降了很大比例的发射脉冲。互补脉冲可以用于在相同的相干处理间隔内捕获其他场景。此外，我们建议利用能力，从窄带重建图像，以动态地适应传输的波形能量的空闲频谱带，铺平了道路，认知SAR。所提出的恢复算法形成了一种新的CS-SAR成像方法，可应用于在距离和方位角上以亚奈奎斯特速率采集的高分辨率SAR数据。我们的方法的性能评估使用模拟和真实的数据集。最后，我们的方法是在硬件中实现的，使用以前建议的Xcadron雷达原型。
2017-05-09 cs.IT math.IT
Joint Estimation of DOA and Frequency with Sub-Nyquist Sampling in a Binary Array Radar System
近年来，结合亚奈奎斯特技术的几种阵列雷达结构及其相应的算法得到了广泛的研究。研究了阵列雷达在亚奈奎斯特速率下对多个窄带信号的载频和波达方向估计问题。提出了一种新的亚奈奎斯特阵列雷达结构（一个二元阵列雷达分别连接到一个多陪集结构与M支）和一个有效的联合估计算法，可以匹配频率与相应的DOA。本文还提出了一种延迟模式扩充方法，使系统的可识别信号数能力从M-1增加到Q-1（Q为扩展自由度）。我们进一步得出结论，最小总采样率2 MB足以识别$ {K \leq Q-1}$内最大带宽$B$的窄带信号。仿真结果验证了估计算法和增广方法的有效性和性能。
2018-10-26 cs.IT eess.SP math.IT
Compressive phase retrieval of sparse bandlimited signals
这一贡献提出了一个两阶段的战略，以允许相位检索的最先进的亚奈奎斯特采样方案的稀疏多频带信号。所提出的策略是基于数据采集，通过调制的宽带转换器已知的亚奈奎斯特采样。本文介绍了如何调制器进行修改，使信号恢复从子奈奎斯特幅度样本成为可能，并给出了相应的恢复算法，这是计算效率。此外，所提出的策略是相当普遍的，允许几个结构和恢复算法。
2015-09-27 cs.IT math.IT
Sub-Nyquist Sampling: Bridging Theory and Practice
采样理论包括与连续时间信号到离散数字流的转换相关的所有方面。著名的Shannon-Nyquist定理已成为数字信号处理发展的一个里程碑。在现代应用中，越来越多的功能被推进到复杂的软件算法中，只剩下那些精细的电路级任务。在本文中，我们审查的采样策略，目标是降低ADC速率低于奈奎斯特。我们的调查涵盖了从上世纪50年代初到最近几年出版的经典作品。主要的重点是弥合理论和实践，也就是说，找出从数学到硬件的亚奈奎斯特策略的潜力。本着这种精神，我们整合了当代的理论观点，研究子空间联盟中的信号建模，以及实践方面的味道，即先锋形态如何归结为具体的信号处理系统。我们希望这种演示风格将吸引研究人员和工程师的兴趣，希望将亚奈奎斯特前提推广到实际应用中，并鼓励进一步研究这一令人兴奋的新领域。
2011-06-22 cs.ET cs.IT math.IT
Overshooting and $L^1$-Norms of a Class of Nyquist Filters
为了严格控制信号包络，估计FFT样本之间的峰值再生是多载波通信中的一个重要子问题。虽然三角多项式（即OFDM）的问题是很好的研究，非周期性发射滤波器的影响也很重要，通常在峰值再生分析中被忽略。在本文中，我们提供了新的界限一般多载波信号的样本之间的过冲改善小过采样因子的可用界限。特别地，我们推广了[1，定理4.10]的一个结果.我们的结果也将被推广到一类奈奎斯特滤波器的界超调。最后，结果是相关的一些各自的$L^1$ -这些过滤器与应用程序的过滤器设计的属性。
2016-02-29 cs.IT math.IT
Sub-Nyquist Sampling of Sparse and Correlated Signals in Array Processing
本文考虑了同时稀疏和相关（S $\&$ C）信号的有效采样。这种信号出现在阵列处理的各种应用中。我们提出了一个可实现的采样架构，S $\&$ C的收购在一个子奈奎斯特速率。我们证明了一个采样定理，即使当采样率小于奈奎斯特率的数量级，所获得的信号的准确和稳定的重建。量化，我们的研究结果表明，合奏$M$信号，由先验未知的潜在$R$信号，每个频带限制到$W/2$，但只有$S$ -稀疏的傅立叶域，可以重建完全从压缩采样仅在每秒$RS\log^α W$样本的速率。当使用$R \ll M$和$S\ll W$时，与每秒采样$MW$的奈奎斯特速率相比，这相当于采样率的显著降低。这是第一个结果，提出了一个可实现的采样架构，和采样定理的S $\&$ C信号的压缩采集。从亚奈奎斯特速率的信号重建归结为从一些线性测量中恢复稀疏且低秩（S $\&$ L）矩阵。传统的S $\&$ L矩阵的凸罚函数在测量次数上不是最优的。我们采取两步算法来恢复S $\&$ L矩阵从一个接近最佳的测量数。然后，该结果转换为来自亚奈奎斯特采样率的信号重构算法。
2023-01-18 cs.IT eess.SP math.IT
A Sub-Nyquist Radar Prototype: Hardware and Algorithms
传统的雷达感测通常涉及接收信号与发射脉冲的形状之间的匹配滤波。在经典采样定理的限制下，这要求接收信号必须首先以两倍于基带带宽进行采样，以避免混叠。对目标区分能力和空间分辨率的不断增长的需求意味着发射脉冲的带宽的显著增长。因此，基于相关性的雷达系统需要高采样率，并且由于采样的大量数据，还需要巨大的存储器容量。此外，数据的实时处理通常导致高功耗。最近，基于有限创新率和Xcandidate框架，引入了用于雷达感测和检测的新方法。这些技术允许显著降低采样率，这意味着潜在的功率节省，同时在足够高的SNR下保持系统的检测能力。在这里，我们首次提出了一个基于采样的硬件原型，允许采样率远低于奈奎斯特的雷达信号的设计和实施。我们通过实时模拟实验证明，我们的系统是能够保持合理的检测能力，同时采样雷达信号，需要在约30MHz的采样率在1MHz的总速率。
2013-07-06 cs.IT math.IT
Channel Capacity under Sub-Nyquist Nonuniform Sampling
本文研究了欠采样对模拟信道容量的影响。信道被假定为线性时不变高斯信道，其中完美的信道知识在发射机和接收机都是可用的。我们考虑了一类一般的右可逆的保时采样方法，其中包括不规则的非均匀采样，并在封闭形式的采样率和功率约束下，这类采样方法可实现的信道容量的特点。我们的研究结果表明，最佳的采样结构提取出一组频率，表现出最高的信噪比之间的所有频谱集的测量等于采样率。这可以通过滤波器组采样来实现，其中在每个分支处以可能不同的速率进行均匀采样，或者通过调制和滤波的单个分支，然后进行均匀采样。这些结果表明，对于一个大类的信道，采用不规则的非均匀采样集，而通常复杂的实现，不提供容量增益均匀采样集与适当的预处理。我们的研究结果表明，频谱分量的混叠或加扰不提供容量增益，这是在频谱盲压缩采样方案中从随机混合获得的好处。
2014-03-22 cs.IT math.IT
Wideband Spectrum Sensing at Sub-Nyquist Rates
我们提出了一种混合的模拟-数字频谱感知方法，特别适合于典型的宽带设置的认知无线电（CR）。我们的系统相对于当前架构的优势是三方面的。首先，我们的模拟前端是固定的，不涉及扫描硬件。第二，模数转换（ADC）和数字信号处理（DSP）速率都大大低于奈奎斯特。最后，感测资源与CR的接收路径共享，使得除了它们提供的感测功能之外，低速率流采样还可以用于设备的通信目的。将这些优点结合起来，可以得到实时的频谱图，同时最小限度地使用移动资源。我们的方法是基于调制宽带转换器（MWC）系统，采样稀疏的宽带输入在次奈奎斯特速率。我们报告的硬件实验的结果，进行MWC原型电路，确认快速，准确的频谱感知并行CR通信。
2010-09-07 cs.AR cs.IT math.IT
Joint Transmit and Receive Filter Optimization for Sub-Nyquist Delay-Doppler Estimation
在这篇文章中，提出了一个框架的模拟发射和接收滤波器的参数估计问题的联合优化。在接收机处，传统的信号处理系统将模拟前置滤波器$B$的双侧带宽限制为模数转换器$f_s$的速率，以符合公知的奈奎斯特-香农采样定理。相比之下，这里我们考虑一个收发器，通过设计违反了常见的范例$B\leq f_s$。为此，在接收机，我们允许一个更高的预滤波器带宽$B>f_s$和研究可实现的参数估计精度下固定的采样率时，发射和接收滤波器联合优化相对于贝叶斯克拉美罗下限。对于时延多普勒估计的情况下，我们建议近似所需的Fisher信息矩阵，并解决收发器的设计问题的交替优化算法。所提出的方法使我们能够探索帕累托最优区域跨越的发射和接收滤波器，这是有利的加权均方误差标准下。我们还讨论了计算复杂性所获得的收发器设计，通过可视化所得到的模糊函数。最后，我们验证了性能的优化设计的Monte-Carlo模拟的似然估计。
2018-02-08 cs.IT math.IT
Channel Capacity under General Nonuniform Sampling
本文推导了在低于奈奎斯特采样率约束下采样模拟信道的基本容量极限。特别是，我们推导出的能力采样模拟通道的一般类的时间保持采样方法，包括不规则的非均匀采样。我们的研究结果表明，最佳的采样结构提取出一组频率，表现出最高的信噪比之间的支持大小等于采样率的所有频谱集。可以通过滤波器组采样或通过调制和滤波的单个分支以及随后的均匀采样来获得次奈奎斯特采样下的容量。在欠奈奎斯特采样下的容量是采样率的单调函数。这些结果表明，最佳的采样方案抑制混叠，采用不规则的非均匀采样不提供容量增益均匀采样集与适当的预处理一大类信道。
2012-05-18 cs.IT math.IT
Sub-Nyquist Radar Systems: Temporal, Spectral and Spatial Compression
常规雷达向感兴趣的目标发射电磁波。在输出脉冲之间，雷达测量从目标反射的信号，以确定它们的存在，范围，速度和其他特征。雷达系统面临着多重挑战，产生了许多权衡，如带宽与距离分辨率和停留时间与多普勒分辨率。在MIMO雷达中，高分辨率需要大口径和大量天线，增加了硬件和处理要求。最近，在采样理论和雷达信号处理中提出了新的方法，以允许从低于奈奎斯特速率获得的样本中进行目标检测和参数恢复。这些技术利用目标场景的稀疏性，以减少所需的样本、脉冲和天线的数量，一方面打破带宽、驻留时间和天线数量与距离、多普勒和方位分辨率之间的联系。本文介绍了这种所谓的亚奈奎斯特雷达范例，并描述了相应的采样和恢复算法，利用压缩感知技术来执行时间和空间压缩。我们专注于非雷达成像应用和调查许多最近的压缩雷达系统。我们的目标是审查的主要影响压缩雷达参数分辨率以及数字和模拟的复杂性。调查包括快速和慢速时间压缩方案以及空间压缩方法。我们表明，除了大幅降低速率，压缩也可以使通信和雷达频谱共享。在整个文件中，我们认为压缩雷达的理论和实践方面，目前的硬件原型实现，演示实时目标参数恢复从低速率的脉冲多普勒和MIMO雷达的样本。
2018-07-30 cs.IT eess.SP math.IT
An algorithm of frequency estimation for multi-channel coprime sampling
在频率估计的一些应用中，由于硬件限制，以与奈奎斯特速率一样高的速率进行采样是具有挑战性的。一种有效的解决方案是使用具有互质欠采样率的多个子奈奎斯特通道来联合采样。本文提出了一种适用于任意信道数的基于子空间技术的盲检测算法。数值仿真表明，该算法具有较高的精度和较好的鲁棒性.
2017-05-25 cs.IT math.IT
CaSCADE: Compressed Carrier and DOA Estimation
频谱感知和波达方向（DOA）估计已被彻底研究，无论是单独的，并作为一个联合的任务。估计一组信号的支持度及其DOA对于许多信号处理应用（例如认知无线电（CR））是至关重要的。CR面临的一个具有挑战性的场景是多频带信号，由分布在宽频谱上的多个窄带传输组成，每个传输具有未知的载波频率和DOA。这种信号的奈奎斯特速率很高，并且在模拟域和数字域中都构成了瓶颈。为了缓解采样率问题，在频谱感知的背景下，已经提出了几种亚奈奎斯特采样方法，例如多陪集采样或调制宽带转换器（MWC）。在这项工作中，我们首先提出了一种替代的子奈奎斯特采样和信号重构方法的MWC，基于均匀线阵（UWB）。然后，我们将我们的方法扩展到联合频谱感知和DOA估计，并提出了压缩载波和DOA估计（CaSCADE）系统，由一个L形阵列与两个ULA。在这两种情况下，我们得到完美的恢复条件的信号参数（载波频率和DOA，如果相关）和信号本身，并提供两个重建算法，一个基于ESPRIT方法和第二压缩感知技术。我们的联合载波和DOA恢复算法克服了众所周知的配对问题之间的两个参数。仿真结果表明，我们的替代频谱感测系统优于MWC的恢复误差和设计复杂性方面，并显示联合载波频率和DOA从我们的CaSCADE系统的子奈奎斯特样本。
2016-04-10 cs.IT math.IT
Frequency-packed Faster-than-Nyquist Signaling via Symbol-level Precoding for Multi-user MISO Redundant Transmissions
本文研究了频率压缩比奈奎斯特（FTN）信令下行链路多天线多载波系统中同信道用户产生的干扰问题。所产生的干扰源于一个积极的策略，通过跨不同用户的频率重用和挤压的信号在超过奈奎斯特限制的时间-频率平面，以提高吞吐量。无差错频谱效率随着频率压缩和FTN加速因子的增加而增加。FTN采样周期，保证信息losslesness的下限推导出作为一个函数的发射滤波器滚降因子，频率包装因子，和子载波的数量。空时频符号级预编码器（SLP）的建设性和破坏性的块间干扰（IBI）在单天线用户终端的折衷建议。冗余元素被添加作为保护间隔，以应对残留的破坏性IBI效应。该建议可以处理延迟扩展长于多载波符号持续时间的信道。接收机结构简单，不需要数字多载波解调。模拟表明，提出的SLP优于迫零预编码，并通过将增加的冗余量从零（全IBI）控制到等效信道的群延迟的一半（无破坏性IBI），实现频谱效率和能量效率之间的目标平衡。
2021-07-14 cs.IT eess.SP math.IT
An Active Sequential Xampling Detector for Spectrum Sensing
使低功率无线设备能够在高载波处采用奈奎斯特采样是禁止的。在频谱感知中，这种限制要求模拟前端能够快速扫描不同的频段，以便有机会地使用可用频谱。在本文中，我们提出了一个新的框架，允许优化的子奈奎斯特采样前端相结合的最佳顺序感测与压缩频谱感测（CSS）的好处。我们提出的感测策略被配制成一个序列效用优化问题。效用函数随着测量的数量（累积以做出决定）线性地减小，并且作为信号分量二进制状态的函数而增加。优化选择子带的最佳线性组合来混合，以便产生最大效用。效用的结构代表了探索、利用和出错风险之间的权衡，这是频谱感知问题的特征。我们首先介绍了模拟前端架构，然后映射到抽象的优化问题的测量模型，并在本文的其余部分进行了分析。我们刻画了感知矩阵约束下的最优策略，并推导出贪婪算法的逼近因子。数值模拟展示了机会频谱感知与欠奈奎斯特采样相结合的好处。
2017-12-14 cs.IT math.IT
A Very Low Complexity Successive Symbol-by-Symbol Sequence Estimator for Faster-than-Nyquist Signaling
在本文中，我们研究了二进制和正交相移键控快于奈奎斯特（FTN）信号的序列估计问题，并提出了两种新的低复杂度序列估计技术的连续干扰消除的概念的基础上。据我们所知，这是文献中第一种在逐个符号的基础上检测FTN信令的方法。特别是，基于FTN信令中继承的自干扰的结构，我们首先找到工作区域边界-由根升余弦（rRC）脉冲形状、滚降因子和FTN信令的时间加速参数定义-假设无噪声传输，在此保证逐个符号地传输数据符号的完美估计。对于有噪声的传输，然后，我们提出了一种新的低复杂度的技术，工作在工作区域内，是能够估计的传输数据符号的基础上。为了减少所提出的连续逐符号序列估计器（SSSSE）的误差传播，我们提出了一种连续逐符号具有回退$K$序列估计器（SSSgb $K$ SE），其回退以重新估计多达$K$符号，并且随后提高当前数据符号的估计精度。仿真结果表明，所提出的序列估计技术表现良好的低符号间干扰（ISI）的情况下，可以显着提高数据率和频谱效率。另外，结果表明，选择低至$2$或$3$数据符号的$K$的值足以显著地提高误比特率性能。结果还表明，所提出的SSSgb $K$ SE的性能，与$K = 1$或$2$，超过了文献中报道的最低复杂度均衡器的性能，具有降低的计算复杂性。
2017-01-30 cs.IT math.IT
The Resurrection of Spectrum Spreading for 6G and Beyond: From Sinusoids to Chirps
针对未来6G及更高速率环境下的多普勒鲁棒性问题，本文探讨了从正弦波子载波向啁啾波子载波过渡的设计方向，提出通过时频平面能量分布提升抗多普勒性能的方法。
2026-11-10 cs.IT eess.SP math.IT
