传统的信号采样方法必须遵循奈奎斯特采样定理,即信号的采样频率必须高于待采集信号最高频率的二倍。随着通讯技术的不断发展,这就对信号的采集设备和处理设备带来了越来越大的压力。近些年来随着压缩感知(Compressive Sensing,CS)理论的提出,针对稀疏信号,能够以远低于其奈奎斯特采样频率的速率对信号进行采样以及精确重构,极大的降低了系统的采样速率以及信号处理设备的存储及传输压力。针对模拟信号,这种基于压缩感知理论的采样方法被称为模拟信息转换(Analog to Information Conversion,AIC)技术。AIC技术通过构造合适的模拟采样前端结构对模拟稀疏信号进行欠采样。近些年来所提出的AIC结构中,适用于多频带信号欠采样的调制宽带转换器(Modulated Wideband Converter,MWC)具有较广阔的应用前景。本文围绕MWC系统,主要针对以下内容展开了研究:1、研究MWC原理。由于MWC基于压缩感知理论,首先针对压缩感知的基本理论进行了介绍,其次介绍了MWC的系统构成及其工作原理,并且在频域上进行了详细的理论分析,得到了理想条件下,为保证精确恢复,系统设计过程中各参数所需满足的条件。介绍了基于压缩感知理论的信号重构算法并且给出了SOMP(Simultaneous Orthogonal Matching Pursuit)算法的详细重构过程。通过MATLAB仿真实验验证了MWC系统的性能。2、仿真分析MWC系统各因素的影响,设计MWC系统实验平台。探究了系统采样通道数、扩展因数以及模拟低通滤波器等因素对于MWC系统的影响,确定了MWC系统设计的最优参数。设计了包含硬件与软件两部分的系统实验平台。硬件部分根据信号特性选取设计了相应的模拟乘法电路、无源高阶模拟低通滤波电路和放大电路等并搭建混频滤波模块;利用FPGA产生四路周期m序列,设计了对其输出的数字序列进行调整的减法电路;同时利用PXIe总线仪器实现了信号的采集、传输、保存及处理等。最后对软件部分的各层次关系以及程序流程进行了相应介绍。软件部分基于Lab VIEW平台,实现系统波形显示、数据存储、参数设定和算法调整等功能,具有良好的人机交互界面。3、MWC系统感知矩阵校准方法研究。在实际的MWC实验系统中,由于实际物理元件与其理想仿真模型存在一定的差异,例如模拟乘法器的非线性特性、低通滤波器的非理想特性等,这些实际器件的非理想特性将会影响系统的重构效果。本课题首先对实际MWC系统可能存在的非理想特性进行了分析,然后提出了一种基于正弦信号的MWC系统的感知矩阵校准方法,通过该方法可以准确的求解实际系统的感知矩阵,从而利用所获得的感知矩阵来恢复信号的频带位置及频带宽度。4、基于MWC平台的硬件系统实验验证。基于上述搭建的系统平台及非理想特性的校准方法,进行了硬件系统实验验证,实验证明所设计的MWC系统及相应信号重构方法能够以12.8%的信号压缩比对多频带信号进行欠采样,同时保证准确找到多频带信号频谱所在位置及各频带宽度。