在雷达屏幕上，一个微弱的目标回波藏身于比它强百万倍的地物杂波中；在拥挤的无线频谱里，微弱的物联网设备信号被强大的基站信号完全淹没——从噪声的海洋中打捞微弱信号，是信号处理领域永恒的圣杯。
2025年的一场电子对抗演习中，一架隐身无人机悄然接近雷达探测区域。传统雷达屏幕上空空如也——无人机的雷达反射面积仅相当于一只小鸟。但在操作员面前的另一块屏幕上，基于稀疏重构算法的系统正稳定地显示着无人机的轨迹，信噪比提升达到惊人的35dB。
这个看似魔术般的技术背后，是稀疏信号理论与ZYNQ异构计算平台的完美结合。今天，我们将深入解析这一系统如何在资源受限的边缘设备上，实现传统方法需要大型服务器才能完成的实时稀疏信号重构。
01 稀疏信号重构：从“大海捞针”到“磁铁吸针”的范式革命
在传统信号处理中，我们遵循奈奎斯特采样定理：为了完整重构一个信号，采样频率必须至少是信号最高频率的两倍。对于带宽为1GHz的雷达信号，这意味着每秒需要采集20亿个样本！
但现实世界中的许多信号是稀疏的——它们的信息并非均匀分布在整个时频域中。比如：
- 雷达目标：空中只有少数几个目标，回波在距离-多普勒域是稀疏的
- 无线通信：活跃用户远少于潜在用户，信号在用户域是稀疏的
- 脑电信号：特定认知任务只激
基于1D-CNN的数据多变量回归预测 (多输入单输出))
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