本文針對高帶寬通信場景中傳統奈奎斯特采樣面臨硬件壓力大的問題，提出了一種基于有限速率創新（FRI）理論的非理想濾波器參數測量方法。研究團隊通過理論建模創新與硬件架構優化，解決了不規則Gaussian-like脈沖序列的參數辨識難題，并實現了亞奈奎斯特采樣的高精度重構。

論文首先系統梳理了FRI理論的發展脈絡。早期研究集中在單通道采樣結構設計，如Vetterli團隊提出的單通道采樣方案，雖然奠定了理論基礎但存在噪聲抑制不足的問題。后續學者在采樣核函數設計（Dragotti團隊）和算法優化（Blu團隊）方面取得進展，但多局限于理想硬件條件。值得關注的是，Harbin工程團隊在超聲檢測等特定場景的FRI應用中積累了經驗，但尚未解決動態信號環境下的普適性問題。

本文的核心突破體現在三個方面：第一，構建了基于移不變子空間的參數化建模框架。傳統FRI方法要求信號具有固定波形特征，而本方法通過移不變子空間理論，將復雜脈沖序列分解為已知基函數的線性組合。這種建模方式突破了單脈沖類型限制，使非理想硬件環境下仍能保持參數化表達能力。實驗數據顯示，在脈沖形狀存在±15%畸變時，參數辨識精度仍保持95%以上。

第二，設計了雙通道頻譜搬移采樣結構。該方案創新性地將高頻能量調制到基帶頻段，通過正交下變頻技術實現帶外頻譜的基帶轉換。硬件測試表明，在采樣率降低至傳統方法的1/3時，仍能保持優于0.5dB的信噪比提升。特別設計的約束隨機調制技術，有效解決了多脈沖信號間的互調干擾問題，實測中誤碼率降低至10^-6量級。

第三，開發了融合雙通道數據的聯合重構算法。該算法采用分步優化策略：前向傳播階段通過時頻聯合特征提取補償硬件失真，反向傳播階段利用譜圖匹配技術消除相位模糊。仿真實驗顯示，在存在20%硬件衰減的非理想條件下，時間延遲參數的均方誤差（NMSE）僅為0.0003秒，達到微秒級精度。相比現有最優方案，重構精度提升約40%。

硬件實現方面，研究團隊構建了基于PXIe-5510的FRI雙通道采樣平臺。該系統包含高精度模數轉換模塊（16位，1GSPS）、自適應增益補償模塊（動態范圍120dB）和雙通道混頻模塊（帶寬0-500MHz）。實測表明，在-40dB動態范圍內仍能保持亞0.1%的幅度誤差。系統采用模塊化設計，支持通過更換前端濾波器模塊適配不同頻段信號。

實驗驗證部分設計了多場景對比測試：在噪聲環境（SNR=10dB）下，雙通道方案比單通道提升約18%的識別準確率；對于脈沖間隔動態變化（±30%范圍內）的測試，算法仍能保持98%的參數重構正確率。特別在雷達脈沖測量場景中，時間分辨率從傳統方案的2.5ns提升至0.8ns，測距精度達到厘米級。

研究團隊還重點解決了三個關鍵技術難點：1）非均勻采樣下的相位校正問題，通過雙通道互相關算法將相位模糊度降低至π/256；2）硬件時延非線性的補償方法，采用數字校準技術將線性度誤差控制在0.5ns以內；3）多徑干擾抑制，在超聲成像測試中成功將多徑效應引起的測量誤差降低62%。

該方法的工程應用價值顯著，硬件實現復雜度較傳統方案降低約70%，能耗減少40%。在智能雷達成型系統測試中，系統采樣率從傳統1GHz降至333MHz，仍能實現0.5m測距精度。在工業無損檢測領域，設備體積縮小60%，成本降低35%，已通過國家三類醫療器械認證。

未來研究方向包括：1）開發自適應多脈沖分類器，解決復雜脈沖序列的動態辨識問題；2）研究硬件在環（HIL）仿真平臺，將算法迭代周期從周級縮短至小時級；3）探索量子化FRI架構，目標在保持精度的前提下將功耗降至mW級。研究團隊計劃在2024年完成五通道擴展架構的樣機研制，目標將采樣率進一步壓縮至200MHz，同時保持亞微秒級的時間分辨率。

本工作的理論創新體現在首次將移不變子空間理論引入FRI采樣，突破了傳統方法對脈沖波形一致性的限制。工程實現上的突破性進展包括：首創雙通道頻譜搬移采樣結構，設計專用約束隨機調制電路，開發自適應數字校準算法。這些創新為5G/6G通信中的高速信號處理、智能傳感系統、雷達探測等領域提供了新的技術路徑，對推動亞采樣技術在工業界的應用具有示范意義。