一种基于交叉证认和经验模态分解的滤波算法及其在激光雷达回波信号降噪处理中的应用

发布时间：2018-01-19 18:51

本文关键词： 信号处理激光雷达降噪经验模态分解交叉证认　出处：《中国激光》2014年10期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：交叉证认技术改进了基于经验模态分解(EMD)的激光雷达回波信号降噪方法。该方法在对激光雷达回波信号噪声特性和经典降噪方法缺陷进行研究的基础上,利用交叉证认技术自适应地识别雷达回波信号中的信号层和噪声层,再通过经验模态分解算法分离噪声和重构信号。通过仿真数据和实测雷达信号对比分析,该方法能够自适应地选择本征模函数中的信号层数,不但有效地滤除了各种随机噪声,而且保留了信号的有效信息特征,减少了信号损失,进而提高了后续数据处理的准确度。
[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.
【作者单位】：中国科学院安徽光学精密机械研究所中国科学院环境光学与技术重点实验室;中国科学院大学;
【基金】：国家自然科学基金(41205119) 中国科学院战略性先导科技专项(XDB05040300)
【分类号】：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

【参考文献】

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【共引文献】

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