本文關(guān)鍵詞： 信號(hào)處理 激光雷達(dá) 降噪 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解 交叉證認(rèn)　出處：《中國(guó)激光》2014年10期 　論文類(lèi)型：期刊論文

【摘要】：交叉證認(rèn)技術(shù)改進(jìn)了基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)的激光雷達(dá)回波信號(hào)降噪方法。該方法在對(duì)激光雷達(dá)回波信號(hào)噪聲特性和經(jīng)典降噪方法缺陷進(jìn)行研究的基礎(chǔ)上,利用交叉證認(rèn)技術(shù)自適應(yīng)地識(shí)別雷達(dá)回波信號(hào)中的信號(hào)層和噪聲層,再通過(guò)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法分離噪聲和重構(gòu)信號(hào)。通過(guò)仿真數(shù)據(jù)和實(shí)測(cè)雷達(dá)信號(hào)對(duì)比分析,該方法能夠自適應(yīng)地選擇本征模函數(shù)中的信號(hào)層數(shù),不但有效地濾除了各種隨機(jī)噪聲,而且保留了信號(hào)的有效信息特征,減少了信號(hào)損失,進(jìn)而提高了后續(xù)數(shù)據(jù)處理的準(zhǔn)確度。
[Abstract]:Cross Identification technique improves EMD based on empirical Mode decomposition (EMD). This method is based on the study of the noise characteristics of the echo signal and the defects of the classical method. The cross identification technique is used to identify the signal layer and noise layer in radar echo signal adaptively. Then the noise is separated and reconstructed by empirical mode decomposition algorithm. The simulation data and the actual radar signal are compared and analyzed. This method can adaptively select the number of signal layers in the eigenmode function, which not only effectively filters all kinds of random noises, but also preserves the effective information features of the signal and reduces the signal loss. Furthermore, the accuracy of subsequent data processing is improved.
【作者單位】： 中國(guó)科學(xué)院安徽光學(xué)精密機(jī)械研究所中國(guó)科學(xué)院環(huán)境光學(xué)與技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;中國(guó)科學(xué)院大學(xué);
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(41205119) 中國(guó)科學(xué)院戰(zhàn)略性先導(dǎo)科技專(zhuān)項(xiàng)(XDB05040300)
【分類(lèi)號(hào)】：TN957.51
【正文快照】： An Empirical Mode Decomposition Algorithm Based on CrossValidation and Its Application to Lidar Return Signal De-NoisingWang Huanxue1,2 Liu Jianguo1 Zhang Tianshu1 Dong Yunsheng11 Key Laboratory of Environment Optics and Technology,Anhui Institute of Opt

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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4 徐雙;經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解理論研究及其在艦船輻射噪聲線譜分析中的應(yīng)用[D];昆明理工大學(xué);2010年

5 黃晟;基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的紅外小目標(biāo)檢測(cè)算法研究[D];華中科技大學(xué);2013年

6 景蓓蓓;基于微分的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解及其在多重轉(zhuǎn)子故障分析中的應(yīng)用[D];上海交通大學(xué);2009年

7 何沛思;基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和融合的多視點(diǎn)圖像編碼研究[D];華南理工大學(xué);2011年

8 岳相臣;經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法應(yīng)用研究[D];西安電子科技大學(xué);2013年

9 徐晴晴;基于改進(jìn)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的線性系統(tǒng)參數(shù)識(shí)別問(wèn)題研究[D];南京航空航天大學(xué);2013年

10 高建新;改進(jìn)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解及其在齒輪故障診斷中的應(yīng)用研究[D];太原理工大學(xué);2011年

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本文編號(hào)：1445128