基于变分模态分解算法的探地雷达信号去噪研究

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探地雷达信号属于非平稳信号,容易受到干扰噪声影响导致探测能力降低.为了消除雷达信号的噪声,经验模态分解(EMD)、总体经验模态分解(EEMD)和完全总体经验模态分解(CEEMD)等方法被应用到雷达数据处理中.EMD虽然不断被改进,但仍存在一些不足,例如容易受到噪声干扰,存在模态混叠现象,依赖经验性等问题.因此笔者采用变分模态分解(VMD)方法来处理探地雷达信号.对正余弦信号与高斯白噪声合成的含噪声信号分别用EMD、EEMD、CEEMD和VMD算法进行分解,分析对比后证明VMD算法可以避免模态混叠现象,具有更高的时间频率精确度和分辨率.重点进行了合成和实测信号的处理,首先对信号进行分解并选取优化的IMF成分,接着对数据重新进行组合,形成新的图像.经过最终处理的探地雷达信号峰值信噪比从15.4 dB增加到20.3 dB,地下分层能力得到显著提高,达到理想效果.
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