本文選題：經(jīng)驗模態(tài)分解 + 自相關��； 參考：《科學技術與工程》2014年27期

【摘要】：針對調(diào)頻連續(xù)波(frequency modulated continuous wave,FMCW)雷達信號在傳播過程中會受到各種噪聲影響的情況,提出了一種新型的基于自相關函數(shù)能量特性的經(jīng)驗模態(tài)分解(empirical mode decomposition,EMD)降噪算法。該算法首先對差頻信號進行EMD分解,得到包含原信號不同尺度信息的本征模態(tài)函數(shù)(intrinsic mode function,IMF)分量;其次對每一IMF分量進行無偏自相關運算,并計算其能量;第三,根據(jù)IMF分量的自相關函數(shù)能量變化曲線,確定出有用信號貢獻率最大的IMF分量;最后進行EMD重構。實驗結果表明:該方法在各種信噪比條件下,能夠準確判斷出有用信號主導的IMF分量,對差頻信號具有良好的去噪效果,同時該方法具有自適應性,不受主觀因素的影響,適合應用在FMCW雷達系統(tǒng)中。
[Abstract]:A novel empirical mode decomposition (EMD) denoising algorithm based on the energy characteristics of autocorrelation function is proposed for frequency-modulated continuous wave FMCW radar signal which is affected by various noises during its propagation. The algorithm firstly decomposes the difference frequency signal by EMD, and obtains intrinsic mode function intrinsics mode function IMF component which contains different scale information of the original signal. Secondly, unbiased autocorrelation operation is performed for each IMF component and its energy is calculated. According to the energy change curve of autocorrelation function of IMF component, the IMF component with the largest contribution rate of useful signal is determined. Finally, the EMD reconstruction is carried out. The experimental results show that the method can accurately judge the IMF component dominated by the useful signal under various SNR conditions, and has a good denoising effect on the differential frequency signal. At the same time, the method is self-adaptive and independent of subjective factors. It is suitable for FMCW radar system.
【作者單位】： 中北大學電子測試技術國家重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金科學儀器基礎專項(61227003);國家自然科學基金面上項目(61171179) 山西省經(jīng)濟和信息化委員會節(jié)能減排專項資助
【分類號】：TN957.51

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本文編號：1868677