用于射频模拟信息转换的非均匀小波采样

从宽频射频（RF）信号中提取特征（如频谱占用度、干扰能量与类型或到达方向）在日益增长的应用中发挥作用，因为它增强了RF收发机的认知能力并实现了传统RF链路的参数调谐。在功率和成本受限的应用中，例如物联网中的传感器节点，使用传统的奈奎斯特速率模数转换器进行宽频RF特征提取是不可行的。然而，许多RF特征（如信号稀疏性）的结构使得能够使用压缩感知（CS）技术在亚奈奎斯特速率下获取此类信号。尽管这种基于CS的模拟信息（A2I）转换器有潜力实现低成本、高能效的宽频RF感知，但它们受到各种实际限制，如噪声折叠、低灵敏度、混叠和有限灵活性。本文提出一种称为非均匀小波采样（NUWS）的新型基于CS的A2I架构。我们的解决方案直接在RF域提取精心选择的小波系数子集，从而缓解现有A2I转换器架构的主要问题。对于多频带RF信号，我们提出一种称为非均匀小波带通采样（NUWBS）的专门变体，其通过利用多频带信号结构进一步提高了灵敏度并降低了硬件复杂性。我们使用仿真证明NUWBS接近基于$\ell_1$范数的稀疏信号恢复的理论性能极限。我们研究硬件设计方面，并展示小波生成阶段的ASIC测量结果，这些结果凸显了NUWBS在成本和功率受限应用中广泛RF特征提取任务的有效性。