【摘 要】
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为了提高差分光柱像运动激光雷达(DCIM雷达)探测信噪比,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)和奇异值分解(SVD)的混合降噪法.由EEMD获得含噪信号多层模态分量,根据各模态分
【机 构】
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中国科学院安徽光学精密机械研究所中国科学院大气成分与光学重点实验室,中国科学技术大学
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为了提高差分光柱像运动激光雷达(DCIM雷达)探测信噪比,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)和奇异值分解(SVD)的混合降噪法.由EEMD获得含噪信号多层模态分量,根据各模态分量之间互相关系数的差分量确定主要噪声并予以滤除,利用奇异值分解识别模态分量中的残余噪声并提取有用信号.利用混合降噪法EEMD-SVD和EEMD方法分别对模拟仿真信号和实测激光雷达信号进行降噪处理.结果表明,当模拟噪声标准差在0.05~0.2之间时,相比与未降噪直接反演的湍流廓线,EEMD-SVD方法降噪后反演的湍流廓线信噪比提高了2.718 7dB~6.921 5dB,相应的EEMD方法提高了1.446 1dB~3.366 1dB;两个不同时段DCIM雷达降噪前后反演廓线与探空廓线的对比发现,EEMD-SVD和EEMD两种方法降噪后反演廓线较之于未降噪的反演廓线,信噪比最大提高了2.526 5dB和2.155 6dB.EEMD-SVD的降噪效果优于EEMD,能够更有效地识别和滤除噪声,较大地提高了原始信号的信噪比,获得更准确的大气湍流廓线反演结果.
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