基于自适应噪声完备经验模态分解的Φ-OTDR信号去噪算法

针对相位敏感光时域反射仪(Φ-OTDR)信号信噪比较低的问题,提出了一种基于自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)的小波信息熵阈值去噪算法。该算法配合CEEMDAN分解,通过小波信息熵阈值去噪,提取扰动位置的高频信息,从而提高系统的信噪比。首先,采用Savitzky-Golay滤波算法对不同光脉冲间的信号进行预处理;其次,采用CEEMDAN将滑动差分后单个脉冲内信号分解为不同的固有模态函数(IMF),并利用连续均方误差准则确定含噪较多的高频IMF分量;然后,采用小波信息熵阈值去噪算法对以上高频IMF分量进行阈值去噪处理;最后,将其与低频IMF分量以及残差分量进行重构。采用自行研制的相干Φ-OTDR系统实测数据进行了验证,结果表明,文中算法与两种传统去噪算法相比,信噪比提升了3dB,这对于系统的实际应用具有重要意义。