基于经验模分解的陀螺信号消噪

陀螺随机漂移是影响惯性导航精度的重要因素。小波消噪方法对异常噪声效果不明显,且对小波基和分解尺度等因素依赖性较强。提出陀螺信号经验模分解(EMD)消噪方法,将信号进行经验模分解得到一个本征模态函数(IMF)组,先基于2sigma准则处理异常噪声IMF分量,再利用相关系数确定高频噪声IMF分量个数,将噪声分量去除以实现陀螺信号消噪。详细对比小波方法与EMD方法,利用交叠式Allan方差分析两者的消噪效果,通过惯导算例进一步验证EMD方法的实效性。结果表明,相比小波方法,EMD消噪法能剔除异常噪声,可以更有效地抑制陀螺漂移。     

联合EMD与核主成分分析的激光陀螺信号消噪

为了有效抑制激光陀螺的随机漂移,提高其惯导精度,提出了一种联合经验模态分解(EMD)和核主成分分析(KPCA)的陀螺信号消噪方法。该方法利用EMD将陀螺信号分解为一组内蕴模态函数(IMF),基于EMD噪声能量分布模型,近似估算各层IMF中的噪声能量;然后利用KPCA分解各层IMF,根据噪声能量自适应地选择应保留的主成分分量,以剔除各层IMF中的噪声实现陀螺信号的消噪。通过实验将该方法与小波去噪算法进行对比,利用交叠式Allan方差和经、纬度误差分析不同方法对陀螺信号的消噪效果。实验结果表明,相比经典的小波消噪方法,本文方法的消噪效果有一定程度的提高,可以更有效地抑制陀螺信号的随机漂移。     

利用白噪声分解特征的EEMD阈值降噪方法

经验模态分解算法基于待分解数据本身,避免了小波分解时选取合适小波基函数的困难,具有自适应性。然而传统的经验模态分解降噪是一种强制降噪算法,容易将高频部分的有用信号与噪声一起滤除,从而造成信号失真。针对该问题,在分析白噪声EMD分解特性的基础上,提出了一种EEMD阈值降噪法。利用4组具有不同频谱特征的仿真数据,证明了该算法优于传统的EMD强制降噪法;在消除随机噪声的同时,能够有效保留信号中的高频细节分量,从而缓解了信号的失真。     

基于CEEMD-Wavelet-SavGol模型的GPS多路径修正算法

针对GPS多路径提取过程中EMD算法存在模态混叠效应及小波（Wavelet）去噪局限性的问题,提出了一种基于CEEMD-Wavelet-SavGol模型的多路径提取算法。为了能够充分提取高频和低频中的有用信息,该算法利用完备经验模态分解（CEEMD）对信号进行分解,得到一系列从高频到低频的模态函数（IMF）,并根据模量标准化累计均值法对尺度进行区分,然后分别采用Wavelet和SavGol滤波对高频分量和低频分量进行降噪,将降噪后的IMF进行重构,得到降噪后的信号。最后将该模型用于GPS多路径误差提取的实例中,并与Wavelet、EMD、CEEMD模型进行对比,证明了新模型的有效性。     

经验模态分解阈值消噪方法及其在惯性导航系统数据处理中的应用

针对惯性元件误差中有色噪声影响远大于白噪声的情况,建立元件误差的分形高斯噪声模型,利用功率谱密度方法估计模型参数。基于噪声模型推导经验模分解(EMD)的各固有模态函数(IMF)分量中噪声的方差,以此估计各分量相应的阈值,建立EMD阈值消噪方法。将该方法应用于INS中,并与小波阈值法进行比较。结果表明,小波阈值法难以控制元件中有色噪声的影响,EMD阈值法与噪声模型紧密结合,能够更有效地削弱元件中的随机误差,提高INS精度。     

海洋平台GNSS RTK监测数据的CVCEEMDAN-WT-SSA去噪算法

针对GNSS-RTK技术在海洋平台变形位移监测过程中的多路径效应误差与随机噪声,本文提出一种基于交叉证认改进的具有自适应白噪声的完整集成经验模态分解(CVCEEMDAN)、小波阈值(WT)降噪方法及奇异谱分析(SSA)相结合的联合去噪算法。首先对原始信号进行CEEMDAN分解,使用交叉证认方法识别噪声与有效信号IMF分量;然后利用WT和SSA分别对噪声和有效信号分量作去噪处理,重构处理后的信号,获得真实变形监测结果。结果表明：本文算法具有自适应性,且相比EMD、EEMD、CEEMDAN、ACCEEMDAN-WT-SSA算法具有更好的去噪效果,可有效去除海洋平台变形监测中的多路径误差及随机噪声,成功获取真实的监测信号结果。     

大跨径桥梁变形监测数据的组合降噪方法研究

为了准确提取桥梁GNSS监测数据中的有效变形特征,本文充分发挥自适应噪声完备集合经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise, CEEMDAN)与小波变换(Wavelet Transform, WT)在信号降噪中的优势,将二者结合进行桥梁GNSS监测数据降噪。首先通过CEEMDAN方法将原始监测数据分解为若干个本征模态函数(Intrinsic Mode Function, IMF),并通过相关系数识别出有效IMF分量,包含噪声的IMF分量以及无效IMF分量;其次使用WT软阈值降噪方法对包含噪声的IMF分量进一步降噪;最后重构降噪后IMF分量与有效IMF分量。通过仿真实验数据与苏通大桥实测GNSS数据对本文方法的有效性与优越性进行检验,结果表明,本文方法具有良好的降噪效果,能够有效提取桥梁的真实变形信息。     

PSO-DVMD-WT的变形信号去噪方法研究

为了滤除变形数据中含有的白噪声,该文提出一种基于粒子群优化算法的双重变分模态分解-小波阈值去噪模型。首先利用VMD对变形数据进行初次分解,初次分解层数K_1由频谱图波峰个数确定,根据相关性分析将分量分为噪声分量和信号分量;然后针对信号分量出现模态混叠的现象,首次分解的信号分量再次进行粒子群优化的VMD分解,得到二次信号分量和二次噪声分量;对二次VMD分解得到的噪声分量进行小波阈值降噪;最后重构实现噪声的有效剔除。模拟实验结果显示,利用本文方法去噪得到的均方根误差降低至0.418 0 mm、信噪比提升至10.174 0 dB,对比小波阈值、总体经验模态分解(EEMD)、VMD等方法,降噪效果有明显的提升。在实际变形数据去噪中,相比于其他去噪方法,本文方法能够很好地抑制模态混叠的现象,且均方根误差降低至0.151 0 mm、信噪比提升至23.821 0 dB,验证了本文方法在实际应用中的有效性。     

EMD-IVMD方法在验潮站水位序列降噪中的应用

针对验潮站水位变化序列非线性、非平稳特点，采用一种基于优化参数的变分模态分解和经验模态分解相结合的降噪方法。该方法先经过EMD分解原始信号后，得到低频和高频信号两个部分，再采用IVMD方法处理高频噪声部分，最后将两部分有效低频信号重构作为最终降噪信号。采用1组模拟数据和4个验潮站实测水位序列数据进行实验，并采用信噪比和均方根误差评价降噪效果，结果表明，EMD-IVMD方法明显优于EEMD和传统的EMD方法，该方法在信噪比精度指标上分别提升1.67%和1.52%,在均方根误差精度指标上分别提升9.59%和13.51%,验证该方法的有效性和可靠性。     

噪声辅助EMD方法提取多路径误差模型分析

经验模态分解(EMD)方法处理间断性信号时存在模态混叠问题,使分解结果失去物理意义。本文从理论分析和实测数据的EMD分解结果两个方面,论述了多路径误差中不可避免的存在间断性的分量。针对该问题,介绍了集合平均经验模态分解(EEMD)方法借助噪声来减弱模态混叠的思路与流程,并连续两天实测GPS数据的单历元定位坐标序列,分别用EEMD和EMD方法消除随机噪声,提取多路径重复性改正模型,结果表明,EEMD方法的效果优于EMD方法。     

局部均值分解的新小波阈值去噪法及其应用

为了克服小波硬、软阈值函数本身存在的缺点,该文在硬、软阈值函数的基础上,提出一种新的小波阈值函数,并且基于局部均值分解的原理,构造了基于局部均值分解的新小波阈值去噪法。仿真数据对比分析表明,与单纯采用小波阈值去噪法、经验模态分解(EMD)滤波去噪法及局部均值分解滤波去噪法相比,该文方法的去噪效果更好,可有效提高信号的信噪比。利用本文方法对液体静力水准仪获取的高速铁路某桥梁实际监测数据进行去噪处理,结果表明去除监测数据中噪声的同时亦可保留变形细部特征。该文方法可为工程中的非线性、非平稳监测数据去噪提供参考和借鉴。     

基于ICEEMDAN的多滤波算法在超高层动态变形监测中的应用

针对监测数据中存在多路径误差和随机噪声的问题,本文提出了一种基于改进的带有自适应噪声的完备集合经验模式分解(ICEEMDAN)、小波包分解(WP),以及递归最小二乘算法(RLS)的联合滤波算法(IWPR)。该算法首先对原始信号进行ICEEMDAN分解,得到一系列本征模态函数(IMF)分量;然后基于标准化模量的累积均值将IMF划分为高频IMF和低频IMF;最后考虑相关系数,利用WP和RLS分别对高频IMF、低频IMF进行去噪,重构两者降噪信号,获得动态位移响应。结果表明:相对于单一算法EMD、CEEMDAN、ICEEMDAN等,IWPR算法能够更有效地消除多路径误差和随机噪声,从而提高超高层GNSS RTK监测数据的精度。     

利用经验模态分解和主成分分析的SAR图像相干斑抑制

对SAR图像应用对数加性噪声模型,将经验模态分解(Empirical mode decomposition, EMD)与主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)相结合,提出了一种基于PCA的EMD相干斑抑制算法。根据对数SAR图像中相干斑噪声的统计特性和高斯白噪声经EMD分解后的能量分布模型,近似估算SAR图像经EMD分解后各层内蕴模态函数中所含噪声的能量;将内蕴模态函数利用PCA进行分解,根据PCA对含噪信号的分解特性和内蕴模态函数中噪声能量所占的比例,选择合适的成分分量重构内蕴模态函数,以进一步去除噪声保留有用的细节信息。仿真实验结果表明,本文方法在有效抑制相干斑噪声的同时可以较好地保持边缘纹理细节的清晰。     

EMD-Wavelet-ICA耦合模型及其在GPS坐标序列降噪中的应用

在分析比较经验模态分解(EMD)、小波变换(Wavelet)和独立分量分析(ICA)优缺点的基础上,提出一种新的EMD-Wavelet-ICA耦合模型。该模型充分利用了EMD的自适应性,对原始信号进行分解获得不同频率的模态函数(IMF),采用标准化模量的累计均值对IMF进行尺度划分;进而分别采用Wavelet和ICA对高频和低频IMF进行降噪,将降噪后的IMF进行多尺度重构,获得降噪后的信号;采用信噪比、标准差、偏差和相关系数等指标对降噪效果进行评价。仿真数据和GPS坐标序列的处理结果表明:与EMD模型和EMD-ICA模型相比,新模型的标准差、偏差均有不同程度的减小;信噪比和相关系数有一定程度的增大,可以获得更好的降噪效果。     

参考经验模态分解-独立分量分析及其在GPS多路径误差处理中的应用

多路径误差在绝大部分应用中,其测站间相关性很弱,不能通过差分观测得到有效削弱,成为高精度GPS动态变形监测中的主要误差源。针对GPS多路径误差的特点,结合具有良好多尺度分解能力的经验模式分解方法(EMD)和具有良好盲分离能力的独立分量分析(ICA)方法,提出带参考信号的EMD-ICA方法来削弱多路径效应的影响。应用实例的结果证明了该方法的有效性。     

一种低动态高抖动环境下的GPS/INS紧组合方法

针对低动态高抖动环境下,影响GPS/INS紧组合精度的重要因素——惯性测量单元(IMU)数据中的噪声,该文提出利用小波降噪方法分离IMU数据中的噪声和有用信号以提高GPS/INS紧组合的精度。首先对IMU数据进行小波分解后得到的高频系数进行阈值量化处理,然后将GPS观测数据与降噪后的IMU数据进行GPS/INS紧组合解算,最终得到载体的导航信息。实例结果表明,该方法可以大幅提升GPS/INS紧组合的精度和稳定可靠性。     

EMD在北斗桥梁变形监测数据中的应用研究

针对我国北斗系统变形监测数据中存在的噪声问题,本文利用自适应信号分析方法经验模态分解(EMD)对某北斗实测变形监测数据进行降噪处理。首先对E、N、U 3个方向的分量进行分解获取本征模态函数及趋势项,其次根据相关系数分离出噪声的本征模态函数,最后根据重构方法得到干净的位移序列。结果表明:EMD方法在北斗变形监测数据中的去噪是可行的,能有效分离信号与噪声,进一步提高了北斗观测的精度。