MehrkanalSampling

Mehrkanal Sampling bezeichnet im Bereich der Signalverarbeitung das Abtasten eines Signals über mehrere parallele Kanäle oder Sensoren. Typische Beispiele sind Mikrofonarrays, Sensorarrays in der Biomedizin oder Antennen-Arrays in der Kommunikation. Jeder Kanal liefert eine eigene Messung des Signals, oft synchronisiert, sodass zusammen räumliche oder richtungsabhängige Informationen gewonnen werden können. Durch die kombinierte Auswertung der Kanaldaten kann das ursprüngliche Signal besser rekonstruiert oder dessen Struktur im Raum bestimmt werden als mit einem einzigen Kanal.

Architekturen umfassen parallel arbeitende Analog-Digital-Wconverter an mehreren Kanälen oder zentrale ADCs mit zeitgleicher Multiplex-Schnittstelle. Weitere Ansätze verwenden virtuelle Kanäle durch unterschiedliche Filter oder zeitversetzte Abtastungen. Die Wahl der Abtastraten, Filtercharakteristika und Kalibrierung ist entscheidend, da Synchronisation, Kanalunterschiede und Crosstalk die Rekonstruktion beeinflussen.

Zu den Vorteilen zählen erhöhte räumliche Auflösung, verbesserte Rauschrobustheit und die Möglichkeit, Techniken wie Beamforming oder Quellenseparation zu nutzen. Herausforderungen sind präzise Synchronisation, Kalibrierung, Datenfusion und die Komplexität der Rekonstruktion aus mehreren Messkanälen.

Anwendungen finden sich in Surround-Sound-Aufnahmen, Mehrkanal-Biomedizin (z. B. EEG/MEG-Arrays), Radar- und Sonarsystemen, Fernsensorik sowie in der MIMO-Kommunikation. Theoretisch ist Mehrkanal Sampling eng mit Modellen verknüpft, in denen die Kanalausgaben y durch eine Mischmatrix A aus dem gesuchten Signal x beschrieben werden; Ansätze aus dem Bereich der spärlichen Rekonstruktion oder des sub-Nyquist-Samplings ermöglichen auch bei geringer Kanalzahl gute Ergebnisse.