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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
  • ISSN号:0258-7025
  • 期刊名称:《中国激光》
  • 时间:0
  • 分类:TN958.98[电子电信—信号与信息处理;电子电信—信息与通信工程]
  • 作者机构:[1]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,安徽合肥230031, [2]中国科学院大学,北京100049
  • 相关基金:国家自然科学基金(41205119); 中国科学院战略性先导科技专项(XDB05040300)
中文摘要:

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。

英文摘要:

Noise reduction method of lidar atmospheric backscattering signal based on empirical mode decomposition(EMD)is developed by Cross-Validation.Considering characteristics of lidar return signal noise and defects of traditional de-noising algorithm,Cross-Validation is applied to identify signal layers and noise layers automatically,and then separate signal and noise by EMD reconstruction.With experiments,the method can select the signal in the instrinsic mode function adaptively,not only removes the random error,but also maintains the effective characteristics of the signal,reduces the loss of signal,and then improve the accuracy in the next phase of data processing.

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期刊信息
  • 《中国激光》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国光学学会 中国科学院上海光学精密机械研究所
  • 主编:周炳琨
  • 地址:上海市嘉定区清河路390号
  • 邮编:201800
  • 邮箱:cjl@siom.ac.cn
  • 电话:021-69917051
  • 国际标准刊号:ISSN:0258-7025
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1339/TN
  • 邮发代号:4-201
  • 获奖情况:
  • 中国自然科学核心期刊,物理学类核心期刊,无线电子学·电信技术类核心期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),英国英国皇家化学学会文摘,中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:26849