【摘 要】
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ADS-B（ADS-B，Automatic Dependent Surveillance - Broadcast）信号在传输过程中经常受到复杂电磁环境、地面杂波等因素的干扰，对其后续的译码带来困难。本文结合排列熵（PE，Permutation Entropy）原理，提出一种基于集合经验模态（EEMD，Ensemble Empirical Mode Decomposition）分解的ADS-B信号降
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ADS-B（ADS-B，Automatic Dependent Surveillance - Broadcast）信号在传输过程中经常受到复杂电磁环境、地面杂波等因素的干扰，对其后续的译码带来困难。本文结合排列熵（PE，Permutation Entropy）原理，提出一种基于集合经验模态（EEMD，Ensemble Empirical Mode Decomposition）分解的ADS-B信号降噪方法。利用EEMD将含噪ADS-B信号分解得到其各阶本征模态函数，然后计算各阶本征模态函数的排列熵，通过排列熵的相对大小筛选出被噪声污染较高的本征模态函数并将其剔除，最后利用剩余的本征模态函数重构ADS-B信号，以达到降噪的目的。实验结果表明，该方法可以有效提高ADS-B信号的信噪比。
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