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为滤除激光雷达回波信号中的噪声,提高其信噪比,本文提出了一种基于变分模态分解(VMD)的回波信号去噪方法。该方法利用去趋势波动分析对信号进行变分模态分解,通过巴氏距离区分相关模态和非相关模态,采用移动平均法提取非相关模态中的有用信号,并将其与相关模态进行重构实现噪声的有效去除。实验结果表明,经该方法处理后的回波信号输出信噪比提高到了22.58 dB,均方根误差减小为0.78×10-11。该方法能有效滤除激光雷达回波信号中的噪声,保证信号的完整性,与小波变换、经验模态分解直接阈值、变分模态分解局部重构等方法相比,具有明显优势。 相似文献
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运用探地雷达对复杂地下介质层进行探测时,雷达回波信号易受噪声影响。为了提高探地雷达的探测分辨率和数据解译效果,该文提出基于自动反相校正和峰度值比较的探地雷达回波信号去噪算法。首先,含噪的回波信号与随机噪声拟合得到两路信号,经过独立分量分析算法后得到高峰度值信号和低峰度值噪声,对高峰度值信号进行相位判断并进行自动反相校正,再进行完全总体经验模态算法分解得到多个分解分量。将独立分量分析得出的噪声的峰度值作为阈值,峰度值高于该阈值的分解分量视为信号分量,累加得到重构后的信号,完成去噪处理。所提的去噪算法解决了独立成分分析算法中的信号相位不定性问题,且在进行完全总体经验模态分解算法后无需依靠传统的人工方式进行噪声剔除的步骤。仿真和实测数据的处理结果验证了所提算法的有效性。 相似文献
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现代战场电子对抗日益复杂,电磁干扰形式多样,当干扰从接收机主瓣进入会形成主瓣干扰。主瓣干扰严重影响雷达正常工作,传统空域、极化域、时频域等抗干扰算法都很难有效对其抑制。为有效抑制主瓣干扰,文章利用目标极化散射特性在不同角度存在差异的特点,提出基于多基雷达的空-极化协同滤波主瓣干扰抑制方法。方法首先采用主瓣保形技术在空域抑制副瓣干扰并压低空间噪声,然后将多基地雷达接收的数据进行时域对齐,计算包含主瓣干扰和回波信号的数据协方差矩阵,通过分解协方差矩阵在空-极化信号空间识别干扰,估计回波信号导向矢量,最后将目标回波与主瓣干扰通过多基地极化滤波,滤除主瓣干扰保留目标回波信号。通过仿真算法抑制噪声干扰与转发干扰,验证了所提算法能够有效对抗主瓣干扰,有效提高输出信干噪比。 相似文献
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针对同步挤压小波变换(SST)消噪过程中仅使用单一阈值的不足,对SST消噪时的幅度阈值进行了改进,提出了一种基于SST分层阈值的混沌信号消噪方法.首先,根据信号和噪声经SST分解后系数的分布模型,推导SST混沌去噪时幅度阈值权系数的均方误差计算公式;进而,根据均方误差最小准则,计算幅度阈值权系数的最优取值;最后,根据最优阈值权系数和噪声标准差,确定SST混沌去噪时的分层阈值.利用模拟混沌信号和实测月太阳黑子信号对所提方法进行了实验分析,实验结果表明,本文方法可较好地滤除混沌信号中的噪声,同时原始信号的内在混沌特性也能得到较大程度的恢复.与小波阈值法和集合经验模态分解(EEMD)消噪法相比,可获得更好的消噪效果. 相似文献
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针对非线性非平稳信号的去噪问题,提出一种基于主成分分析(PCA)的经验模态分解(EMD)消噪方法.该方法根据EMD的分解特性,利用PCA对噪声信号经EMD分解后的内蕴模态函数(IMF)进行去噪处理:首先利用"3σ法则"对第一层IMF进行细节信息提取,并估计每层IMF中所含噪声的能量;然后对IMF进行PCA变换,根据IMF中所含噪声的能量选择合适数目的主成分分量进行重构,以去除IMF中的噪声.为验证本文方法的有效性,进行了数字仿真与实例应用实验.实验结果均表明,所提方法的消噪效果整体上优于Bayesian小波阈值消噪方法和基于模态单元的EMD阈值消噪方法,是一种有效的信号消噪新方法. 相似文献