本文關(guān)鍵詞： 信號處理 激光雷達 降噪 經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解 交叉證認　出處：《中國激光》2014年10期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：交叉證認技術(shù)改進了基于經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EMD)的激光雷達回波信號降噪方法。該方法在對激光雷達回波信號噪聲特性和經(jīng)典降噪方法缺陷進行研究的基礎(chǔ)上,利用交叉證認技術(shù)自適應(yīng)地識別雷達回波信號中的信號層和噪聲層,再通過經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解算法分離噪聲和重構(gòu)信號。通過仿真數(shù)據(jù)和實測雷達信號對比分析,該方法能夠自適應(yīng)地選擇本征模函數(shù)中的信號層數(shù),不但有效地濾除了各種隨機噪聲,而且保留了信號的有效信息特征,減少了信號損失,進而提高了后續(xù)數(shù)據(jù)處理的準確度。
[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】： 中國科學(xué)院安徽光學(xué)精密機械研究所中國科學(xué)院環(huán)境光學(xué)與技術(shù)重點實驗室;中國科學(xué)院大學(xué);
【基金】：國家自然科學(xué)基金(41205119) 中國科學(xué)院戰(zhàn)略性先導(dǎo)科技專項(XDB05040300)
【分類號】：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】

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【共引文獻】

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本文編號：1445128