基于改进HHT的非高斯噪声中瞬态通信信号检测

发布时间：2018-06-29 20:26

  本文选题：改进HHT + 集合经验模式分解(EEMD)　； 参考：《北京航空航天大学学报》2017年08期

【摘要】：根据瞬态通信信号和非高斯噪声的特点,建立了相应的信号模型,并利用希尔伯特-黄变换(HHT)处理非线性非平稳信号的优势,提出了基于改进HHT的非高斯噪声中瞬态通信信号的检测算法。该检测算法分为集合经验模式分解(EEMD)和固有模态函数(IMF)分量筛选两部分,首先经过加入随机白噪声多次试验取均值得到待检测信号的IMF分量,再结合各个分量与原信号的能量差异和相关性剔除虚假IMF分量,从而实现对混叠在非高斯噪声中的瞬态通信信号的有效检测。仿真在不同的条件下对比了本文算法与其他算法对信号的检测效果,结果证明本文算法能够有效克服HHT中存在的缺陷,实现对瞬态信号更为准确的分析和检测。
[Abstract]:According to the characteristics of transient communication signal and non-Gao Si noise, the corresponding signal model is established, and the advantage of Hilbert-Huang transform is used to deal with nonlinear non-stationary signal. An improved HHT-based detection algorithm for transient communication signals in non Gao Si noise is proposed. The detection algorithm is divided into two parts: set empirical mode decomposition (EEMD) and inherent mode function (IMF) component selection. Firstly, the IMF component of the signal is obtained by adding random white noise to multiple experiments. Combined with the energy difference and correlation between each component and the original signal, the false Gao Si components are eliminated, so that the transient communication signals overlapped in non-Gao Si noise can be detected effectively. Simulation results show that the proposed algorithm can overcome the defects of HHT effectively and achieve more accurate analysis and detection of transient signals.
【作者单位】： 空军工程大学航空航天工程学院;
【基金】：航空科学基金(20152096019)~~
【分类号】：TN911.23

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本文编号：2083275