基于集成经验模态分解的海杂波去噪

发布时间：2017-08-15 08:10

  本文关键词：基于集成经验模态分解的海杂波去噪

  更多相关文章： 海杂波 集成经验模态分解 自相关函数 Savitzky Golay滤波

【摘要】：针对实际海杂波信号非线性非平稳的特点,提出基于集成经验模态分解(EEMD)的海杂波去噪方法.利用EEMD将含有目标信号的海杂波数据分解成一系列从高频到低频的固有模态函数(IMF),通过各个IMF的自相关,分选出有用信号和噪声分量,对噪声占主导作用的IMF选用Savitzky Golay(SG)滤波方法进行消噪,将滤波后的模态分量和剩余的分量进行重构得到削噪后的信号.结合最小二乘支持向量机(LSSVM)建立混沌序列的单步预测模型,从预测误差中检测淹没在海杂波背景中的微弱信号,比较去噪前和去噪后的均方根误差,利用均方根误差评价去噪效果.实验结果表明,EEMD算法对海杂波数据去噪是有效的,去噪后所得的均方根误差0.0028比去噪前所得的均方根误差0.0119降低了一个数量级.
【作者单位】： 南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心;江苏省气象探测与信息处理重点实验室;南京信息工程大学电子与信息工程学院;
【关键词】： 海杂波 集成经验模态分解 自相关函数 Savitzky Golay滤波
【基金】：国家自然科学基金(No.61072133) 江苏省产学研联合创新计划(No.BY2013007-02;No.BY2011112) 江苏省高等学校科研成果产业化推进计划(No.JHB2011-15) 江苏省“六大人才高峰”计划 江苏省“信息与通信工程”优势学科资助
【分类号】：TN911.4
【正文快照】： 1引言海杂波[1]是指在雷达照射下海面的后向散射回波.利用海杂波的混沌特性可以有效的检测雷达回波是否含有目标信号.而实际的海杂波数据会受到噪声的影响,海杂波的噪声包括雷达的测量噪声和海面的动态噪声.1998年,何建华等[2]对混沌背景下目标信号检测的抗噪性进行了研究,结

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本文编号：677078