基于EEMD-PE的ADS-B信号降噪研究

作者：段煜; 郑超; 郗厚山; 张鉴冲

来源：无线电工程, 2023, 53(07): 1734-1740.

• 自动相关监视广播
• 集合经验模态分解
• 排列熵
• 降噪

自动相关监视广播(Automatic Dependent Surveillance-Broadcast, ADS-B)信号在传输过程中经常受到复杂电磁环境、地面杂波等因素的干扰，给其后续的译码带来困难。结合排列熵(Permutation Entropy, PE)原理，提出一种基于集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD)的ADS-B信号降噪方法。利用EEMD将含噪ADS-B信号分解得到其各阶本征模态函数(Intrinsic Mode Function, IMF),计算各阶IMF的排列熵，通过排列熵的相对大小筛选出被噪声污染较高的IMF并将其剔除，利用剩余的IMF重构ADS-B信号，以达到降噪的目的。实验结果表明，该方法可以有效提高ADS-B信号的信噪比(Signal-to-Noise Ratio, SNR)。

• 单位
  四川九洲空管科技有限责任公司