本文選題：經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解 + 自相關(guān)��； 參考：《科學(xué)技術(shù)與工程》2014年27期

【摘要】：針對(duì)調(diào)頻連續(xù)波(frequency modulated continuous wave,FMCW)雷達(dá)信號(hào)在傳播過程中會(huì)受到各種噪聲影響的情況,提出了一種新型的基于自相關(guān)函數(shù)能量特性的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(empirical mode decomposition,EMD)降噪算法。該算法首先對(duì)差頻信號(hào)進(jìn)行EMD分解,得到包含原信號(hào)不同尺度信息的本征模態(tài)函數(shù)(intrinsic mode function,IMF)分量;其次對(duì)每一IMF分量進(jìn)行無偏自相關(guān)運(yùn)算,并計(jì)算其能量;第三,根據(jù)IMF分量的自相關(guān)函數(shù)能量變化曲線,確定出有用信號(hào)貢獻(xiàn)率最大的IMF分量;最后進(jìn)行EMD重構(gòu)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:該方法在各種信噪比條件下,能夠準(zhǔn)確判斷出有用信號(hào)主導(dǎo)的IMF分量,對(duì)差頻信號(hào)具有良好的去噪效果,同時(shí)該方法具有自適應(yīng)性,不受主觀因素的影響,適合應(yīng)用在FMCW雷達(dá)系統(tǒng)中。
[Abstract]:A novel empirical mode decomposition (EMD) denoising algorithm based on the energy characteristics of autocorrelation function is proposed for frequency-modulated continuous wave FMCW radar signal which is affected by various noises during its propagation. The algorithm firstly decomposes the difference frequency signal by EMD, and obtains intrinsic mode function intrinsics mode function IMF component which contains different scale information of the original signal. Secondly, unbiased autocorrelation operation is performed for each IMF component and its energy is calculated. According to the energy change curve of autocorrelation function of IMF component, the IMF component with the largest contribution rate of useful signal is determined. Finally, the EMD reconstruction is carried out. The experimental results show that the method can accurately judge the IMF component dominated by the useful signal under various SNR conditions, and has a good denoising effect on the differential frequency signal. At the same time, the method is self-adaptive and independent of subjective factors. It is suitable for FMCW radar system.
【作者單位】： 中北大學(xué)電子測(cè)試技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金科學(xué)儀器基礎(chǔ)專項(xiàng)(61227003);國家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目(61171179) 山西省經(jīng)濟(jì)和信息化委員會(huì)節(jié)能減排專項(xiàng)資助
【分類號(hào)】：TN957.51

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本文編號(hào)：1868677