【摘 要】
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针对海杂波信号因混有噪声而难以提取的特点,提出基于改进的集成经验模态分解(MEEMD)的海杂波去噪方法。文中提出的MEEMD在补充的集成经验模态分解(CEEMD)的基础上,利用排列
【机 构】
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南京信息工程大学江苏省气象灾害预报预警与评估协同创新中心; 南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室; 中国气象局气象探测中心;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61671248);江苏省高校自然科学研究重大项目(15KJA460008);江苏省“信息与通信工程”优势学科资助;江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYLX160955)
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针对海杂波信号因混有噪声而难以提取的特点,提出基于改进的集成经验模态分解(MEEMD)的海杂波去噪方法。文中提出的MEEMD在补充的集成经验模态分解(CEEMD)的基础上,利用排列熵和Savitzky-Golay滤波对CEEMD分解后的固有模态函数进行处理,最后在经验模态分解分解重构后得到削噪后的信号。以IPIX雷达实测得到的海杂波数据进行仿真实验,结合最小二乘支持向量机建立混沌序列的单步预测模型,从预测误差中检测淹没在海杂波背景中的微弱信号,并用均方根误差判断去噪效果。仿真结果表明,文中所提出的MEEMD算法对模式混淆有很好的抑制效果,去噪后得到的均方根误差为0.000 847,比去噪前的均方根误差0.012 2降低了两个数量级。
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