基于EEMD的多传感器信息融合降噪方法

作者：吕艳新; 李海涛; 邓冬; 张跃; 赵立彬; 卫东

来源：传感器与微系统, 2014, 33(10): 5-10.

DOI：10.13873/J.1000-9787(2014)10-0005-03

• 总体经验模式分解
• 时延矢量封闭准则
• 时延估计
• 多传感器
• 信息融合
• 降噪

由于传感器被动采集所得信号没有太多先验信息,在后续应用过程中因噪声的存在受到限制,所以,提出一种基于总体经验模式分解(EEMD)和时延估计的多传感器信息融合降噪方法。首先将多传感器采集所得信号进行EEMD,将所得对应IMF分量进行互相关,求取时延估计值,依据时延矢量封闭准则(TDVCR)获得相应IMF分量的时延矢量误差。最后,根据多传感器综合支持度确定相应权重,对IMF分量进行重构,得到降噪后的信号。实验结果表明:该方法在EEMD的基础上有效利用了多传感器的时延估计特性,在没有任何先验信息的条件下降低了信号噪声,取得满意的效果。

• 单位
  环境保护部核与辐射安全中心