基于壓縮感知的無線通信信息處理方法

王琦

【摘要】? ? 為實現5G通信高速發展，促進無線通信技術，基于壓縮感知對無線通信信息處理方法進行研究設計，將壓縮感知的采樣理論與無線通信的信息相結合，利用其進行信息采樣，認知識別相關通信信息，對其進行分類整合，處理列陣信號，對通信信息進行加工后，基于信息的稀疏特征，對其設置稀疏信道估計，以此將通信信息進行進一步處理，使其在通信過程中，保障其信息的準確性。通過實驗研究，論證基于壓縮感知的無線通信信息處理方法更符合時代的發展，相較傳統的處理方法，其處理結果更具有準確性。

【關鍵詞】? ? 壓縮感知? ? ? 無線通信? ? 稀疏信道估計

引言：

目前通信網絡不斷地發展，利用無線電波進行信息傳導屬于促進發展必不可少的環節之一，隨著5G的投入開發，在進行無線通信技術研究的過程中，為實現信息傳播的準確性[1]。本文將壓縮感知與無線通信產業結合起來，利用壓縮感知對信息采集的特殊性與優越性，使無線通信產業對信息處理的方法更加精進，能夠提高無線通信信息的準確性，保障其進行有效的輸出。

一、基于壓縮感知的無線通信信息處理方法設計

1.1利用壓縮感知采樣信息

在采樣前需對現代信號進行處理，其采樣原則主要是以重建為主要原理，在無線電信號傳播的途中，根據離散標準對其進行信號截獲，基于Shannon采樣理論進一步進化，形成壓縮感知采樣理論，將信號群體進行捕捉，再將信號群體中的離散樣本進行獲取，獲取成功后，根據離散樣本的特征，對其進行信息重建工作[2]。

在采樣過程中應注意采樣頻率與信號頻譜之間的關系，采樣頻率與信號頻譜之間倍數的差值是決定采樣離散樣本標準的關鍵點。對通信信息進行采樣，其主要依靠無線電波進行信息傳播的工作，在壓縮感知的過程中，將信號進行分類，傳統的信息采集以先驗信息為標準，其主要指信號的帶寬度，與傳統采集方式不同的是，壓縮感知的采樣理論以信號自身的稀疏特征[3]，對其進行采樣，主要在于無線電通信信號自身的構成，其除了先驗信息的標準外，自身還具有其一小部分的特點，而利用這個特點對其進行離散樣本采樣，該特點可以通過很少的數字信息即可表示，減少了任務的工作量。

1.2認知識別通信信息

對通信信息進行采集后，需要對其進行認知識別，在傳統的無線電感知識別技術中，主要針對信號的帶寬進行識別認知，其方法對于寬帶高達上百兆的無線信號具有很強的局限性，壓縮感知與其識別的標準不同，主要識別過程分為以下兩種方法[4]。

壓縮感知的采樣理論進行識別認知信息的方法（1）為：通過壓縮感知對信號進行數字算法處理，形成一種降維處理，將信息進行采集后，通過ADC信息處理系統，在本質上采用Nyquist的理論，對其進行離散壓縮感知，將其輸入至ADC后，對其進行自相關的信息篩選與分類，通過壓縮感知進行信息重構，還原之前采集到的離散樣本信息，對信息進行頻譜感知與參數估計，通過各個信息參數與頻譜的不同，對其進行識別與認知，以此不斷重復上述過程。

方法（2）為利用AIC與壓縮的頻譜進行結合的識別結構，通過轉換器將無線電波的頻譜與識別功能結合起來，根據無線電波信號不同的頻譜、特征、帶寬以及波長等因素，對其進行信息識別，通過模擬信號錄入到低通濾波器中，進行低速率的識別采樣，再通過壓縮感知對其進行信息重構，還原之前的信息，以此得到頻譜感知與參數估計的相關數值，對信息進行識別分類。

1.3處理列陣信號

在對通信信息進行采集以及識別認知之后，需要對其進行列陣處理，使其形成一套完整的信息模式[5]。

列陣信號主要是指將許多個采集到的信號，通過其自身的特征與相關背景信息結合起來，對其按照一定規律進行排列的工作。對通信信息進行空間信號的參數估計，確定其存在的空間信號的參數范圍，以波達方向進行估計，將已經進行分類處理的通信信號按照一定的規律進行列陣，列陣的順序根據不同的帶寬作為標準。由于不同的通信信息，其通過無線電傳播出的信號帶寬的不同，將其分為窄帶與寬帶，窄帶的排列順序由頻譜的高到低進行排列，當頻譜處于3000kHz以下，其為窄帶的信息波段，當頻譜處于3MkHz-3000MkHz時，其屬于中段波長，其列陣順序則由中間向兩邊逐漸降低，當頻譜處于3000MkHz以上時，則確定其為寬帶信號，寬帶的列陣排列順序由低至高進行排列[6]。

在進行列陣的過程中，主要以波達方向估計算法（DOA）為主要估計算法，利用不同信號信息之間的特殊性，以寬帶信號的高精確度進行重構估算，因此需要對列陣過程嚴加把控。在列陣時會產生大量的數據，因此形成了巨大的工作量，但由于壓縮感知的使用，能夠對每個列陣的信號進行識別，減少了工作量，提高了列陣的速度。

1.4稀疏信道估計

稀疏信道估計主要是指利用壓縮感知的特征，將信息的稀疏特征進行記錄，以多種類型并存的形式，不斷地進行整合歸納，最終形成一個類似于集合的輸出模式[7]。在進行無線通信信道構建的過程中，無線多徑信道根據其稀疏特征進行分類為：大帶寬信號、大周期信號以及多天線的信號幾種路徑。對其進行無線多徑信道輸出優化，其抽頭延時線的公式如下所示：

（1）

如上述公式所示，其中L表示總路徑的數量，al表示其進行路徑選擇時的系數，fl表示在路徑選擇時的時間延時，f為時刻、h為記錄集合、W為稀疏系數，因此，當f逐漸減小時，其對應的稀疏信道的選擇也逐漸減小[8]。

因此，綜上所述，通過對稀疏信道估計的確定，其實現了信息輸出的通道，完成了對無線通信信息的加工與處理。

二、實驗研究

2.1實驗準備階段

本文設計基于壓縮感知的無線通信信息的處理方法，其很大程度地彌補了原有傳統方法的局限性與缺點，能夠更加準確、快速地識別信息，對無線通信信息進行加工處理，因此通過實驗研究，論證本文設計的處理方法相比于傳統的處理方法更具有快速性與準確性。

設置本文設計的處理方法為實驗A組，傳統信息處理方法為實驗B組，最終實驗結果以兩組的實驗數據為標準，對比其處理時間與準確信息條數。

實驗進行五次，每次設置100條無線通信信息，實驗A組與實驗B組分別進行信息處理工作，最終以兩組所用的時間、處理準確的信息條數進行對比論證。

2.2實驗結論及分析

通過五次實驗組，實驗A組與實驗B組的兩組實驗的數據結果如下表所示。

如上表所示，其中實驗A組進行信息處理的時間普遍低于實驗B組信息處理的時間，其最慢的時間為第一組0.42s，實驗B組最慢的時間為第三組，為0.91s，兩者之間相差將近0.5s，其進行信息處理時，準確條數兩組實驗也有所差距，實驗A組最低為92條準確條數，實驗B組最低為89條準確條數，相差3條無線通信信息的準確處理條數。

通過上述實驗論證，本文設計的基于壓縮感知進行無線通信信息處理的方法相比于傳統信息處理方法更具有高效性，能夠提高信息處理的準確率，減少占用時間。

三、結束語

本文對基于壓縮感知的無線通信信息的處理方法進行了設計，利用無線電波傳播的信號信息對其進行加工處理，將信息以稀疏信道的形式傳播出去，對信息進行分類加工，以此使信息的輸出的過程中更具有準確性，壓縮感知已經逐漸應用于各個領域當中，其中在通信行業的應用也較多，其能夠幫助對信息進行采樣識別，相關的研究也較多。本文將無線通信的信息處理與壓縮感知結合起來，是具有創新性的研究，主要以網絡規劃優化為目的，加強二者之間的結合，能夠使無線通信的技術加強。本文在相關的研究領域中，提供了嚴謹的思路依據。

參? 考? 文? 獻

[1]侯明星，亓慧，黃斌科. 基于分布式壓縮感知的無線傳感器網絡異常數據處理[J]. 計算機科學，2020，47（01）：276-280.

[2]陜斌煜. 基于5G信號覆蓋的鐵路無線通信異常斷點自動識別方法[J]. 自動化與儀器儀表，2020（02）：47-50.

[3]楊慶勝，宋慶武，徐妍，等. 基于壓縮感知理論的配電網信息感知技術研究[J]. 供用電，2020，37（07）：50-56.

[4]蓋昊宇，張震，李慧. 基于物聯網的無線通信網絡數據完整性檢測方法[J]. 齊齊哈爾大學學報（自然科學版），2020，36（04）：29-33.

[5]許志強. 海洋應急指揮機動通信組網系統中多模融合無線通信技術研究[J]. 全球定位系統，2020，45（04）：76-82.

[6]游康勇，楊立山，郭文彬. 無線傳感器網絡下基于壓縮感知的多目標分層貪婪匹配定位[J]. 自動化學報，2019，45（03）：480-489.