基于MWC架构的压缩采样接收机仿真系统

资 源 简 介

本项目旨在MATLAB环境下完整实现一套基于调制宽带转换器（Modulated Wideband Converter, MWC）架构的压缩采样接收机。其核心功能是利用压缩感知理论突破传统的奈奎斯特采样率限制，实现对高频宽带稀疏信号的亚采样获取与精确重构。系统模拟了完整的硬件实现流程：首先配置多通道并行架构，每路通道信号先与周期的伪随机码序列（PN序列）进行高速混频，将整个宽带频谱搬移至基带；随后通过低通滤波器滤除多余分量，并在远低于奈奎斯特频率的速率下进行ADC采样。在信号检测与恢复阶段，系统利用连续支撑

详 情 说 明

基于MWC多通道调制宽带转换器的压缩采样接收机仿真系统

项目介绍

本项目在MATLAB环境下实现了一套基于调制宽带转换器（Modulated Wideband Converter, MWC）架构的压缩采样接收机仿真系统。该系统利用压缩感知理论（Compressed Sensing, CS），突破了传统的奈奎斯特采样率限制，能够对高频宽带稀疏信号进行有效的亚采样与精确重构。

系统的核心价值在于：在无需对整个带宽进行高速采样的前提下，通过多通道并行分支获取物理信号的低速样本，并利用信号在频域的稀疏性，通过数学算法（正交匹配追踪 OMP）还原原始的高带宽信号。该系统广泛应用于认知无线电、军事电子对抗、超宽带通信等对实时采样带宽要求极高的领域。

功能特性

1. 宽带信号仿真：支持生成包含多个窄带分量的高频宽带信号，并可配置载波频率、带宽及高斯白噪声环境。
2. MWC硬件架构模拟：完整实现多通道（m路）并行物理分支的模拟，包括混合调制、低通滤波及低速ADC采样过程。
3. 伪随机序列生成：系统生成周期的周期性正负脉冲序列（PN码），作为混合调制的关键，将高频成分搬移至基带。
4. 感知矩阵构建：基于PN码的傅里叶系数构建测量矩阵，为后续的信号恢复提供理论支撑。
5. 高效支撑集恢复：内置改进的正交匹配追踪（OMP）算法，能够准确识别信号所在的活跃频段索引。
6. 信号完整重构：能够根据识别出的频段信息进行频谱拼接与时域逆变换，并实施能量归一化处理。
7. 多维度可视化：提供时域对比、低速采样波形分析、功率谱密度（PSD）对比以及支撑集检测强度图。

系统要求

1. 软件环境：MATLAB R2016a 或更高版本。
2. 核心数学库：Signal Processing Toolbox（信号处理工具箱）。
3. 硬件性能：由于模拟了并行50通道的处理过程，建议具备8GB以上内存。

功能运行逻辑与实现细节

1. 信号合成模块

系统首先模拟产生了一个采样率为10GHz的原始宽带信号。信号由三个中心频率分别为1.2GHz、2.5GHz和4.1GHz的窄带信号叠加而成，每个分量采用高斯窗函数进行幅度调制以模拟窄带特性。最后向信号中加入25dB信噪比的高斯白噪声，用以模拟真实电磁环境。

2. MWC系统参数配置

系统配置了50路并行处理通道。伪随机序列（PN码）的重复频率设定为100MHz，这决定了每个子频段的宽度。采样率与重复频率保持同步。伪随机序列长度（M）设定为195，对应于频域内的谱线移动，通过此设置，系统能够覆盖及区分整个宽带范围。

3. 多路混合调制与亚采样实现

在该模块中，程序模拟了物理硬件的三个关键步骤：

• 调制：将原始信号与每路通道特定的PN码序列相乘。PN码通过插值处理与原始采样点对齐。
• 低通滤波：采用频域理想窗滤除混合后的高频分量，模拟低通滤波器（LPF）的功能。
• 低速采样：对滤波后的信号进行抽取（Decimation），将频率降低至100MHz，实现亚采样过程。

4. 支撑集估计（OMP算法）

信号恢复的核心是识别哪些子频段包含有效信号。系统通过计算采样信号的频谱，将其作为观测值。利于感知矩阵（由PN序列的傅里叶系数构成），执行正交匹配追踪算法：

• 计算投影：通过观测向量与感知矩阵原子的相关性寻找能量最强的频段。
• 迭代更新：采用最小二乘法估计当前支撑集下的信号系数。
• 残差计算：不断更新残差直至达到预设的最大迭代次数（K=10）。

5. 信号重构与还原逻辑

根据OMP算法输出的支撑集索引，系统确定了活跃频段在全频谱中的位置：

• 频率搬移：根据索引计算对应的中心频率，将恢复出的窄带频谱块搬移回原始位置。
• 频谱拼接：在全频域轴上构造重构频谱。
• 时域转换：通过快速傅里叶逆变换（IFFT）将信号转回时域。
• 增益补偿：进行能量归一化处理，通过标准差校准确保重构信号的幅度与原信号一致。

关键算法说明

正交匹配追踪 (OMP)

在本项目中，OMP算法用于求解欠定方程组。它利用感知矩阵的列向量与残差的最强相关性，逐步选出代表活动频段的原子。相比通过全局搜索，其计算复杂度显著降低，适合实时性要求较高的MWC系统。

基于FFT的感知矩阵构建

感知矩阵是采样信号与原始频谱之间的物理纽带。代码通过对每路 PN 码进行 FFT 变换并应用 fftshift，提取其傅里叶级数系数。这些系数矩阵描述了原始信号各个频段是如何按照伪随机权重“混合”进低速通道的，是方程求解的前提。

子频段平移与补齐

在重构阶段，系统实现了精密的频率映射逻辑。由于采样是降频处理，重构时需要根据支撑集索引恢复其在 10GHz 带宽内的物理频率。通过 mod 取模操作处理边界，确保了能量在频域的正确排布。