[發明專利]一種改進的基于EMD分解的海雜波抑制算法

在審

• 申請號: 201711347325.7
• 申請日: 2017-12-15
• 公開（公告）號: CN109934050A
• 公開（公告）日: 2019-06-25
• 發明（設計）人: 李鋒林;蘇鵬達;趙海軍;夏金艷;蒙煒;劉金柱
• 申請（專利權）人: 西安艾索信息技術有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明提供一種改進的基于EMD分解的海雜波抑制算法，屬于頻域信號進行處理技術領域。本發明的海雜波抑制算法包括以下步驟：先求取需要處理的雜波區域數據的頻譜，檢測估計出的雜噪值設為門閾值，得到濾除雜噪干擾的原始數據；對原始數據進行迭代分解，分解出合適的IMF采用Rilling算法進行篩選判斷；采用多項式擬合延拓的方法解決端點效應；利用掩膜信號來抑制EMD分解中的模態混疊。本發明去除數據中包含的較強的雜波和干擾，提高EMD算法運行效率；有效抑制模態混疊的影響；實現對海雜波及部分干擾的抑制，提升了恒虛警算法對海雜波的抑制能力。通過將多種EMD改進措施有效組合在一起，提升了算法的有效性和適用性。

【技術領域】

本發明涉及頻域信號進行處理技術領域，具體涉及一種改進的基于EMD分解的海雜波抑制算法。

【背景技術】

目前國際上常規海雜波抑制方法主要包括對消類方法和子空間類方法。海雜波對消類方法包括循環對消算法及其改進算法等。這類方法在頻域上對雜波分量的參數進行估計，在時域上對信號進行處理，采用多次迭代將海雜波逐次消去顯出目標。子空間類方法包括奇異值分解的方法及其改進算法、特征子空間法及其改進算法等。

近年來國外相繼提出了基于圖像處理理論、混沌理論、雜波與目標時間相關性理論、數理統計理論和時頻分析理論的海雜波抑制及檢測算法。但由于海雜波的復雜性，常規方法的抑制效果難以滿足要求。

EMD算法是一種具備完備性的自適應信號分解方法，并且具有良好的時頻聚集性。由于引入瞬時頻率，便可以從時頻兩方面同時對信號進行分析。但是不可避免的，該算法也存在一些問題，比如實時性差、缺乏有效的篩分準則、端點效應和模態混疊等。

【發明內容】

本發明的發明目的在于：針對上述存在的問題，提供一種改進的基于EMD分解的海雜波抑制算法，本發明中擬采用基于EMD分解的方法去除信號中的海雜波和干擾，從而提高海雜波抑制性能。同時為進一步提高EMD算法的速度和效率，擬進一步采用Rilling準則進行預處理，提升算法效率，并采用多項式擬合延拓方法減弱EMD算法的端點效應，利用掩膜信號去除模態混疊效應；最后對EMD分解后得到信號的IMF分量進行CFAR檢測，IMF 分量通過對信號不同頻段信息的局部放大，有效抑制了其他頻段的雜波和干擾。

為了實現上述目的，本發明采用的技術方案如下：一種改進的基于EMD分解的海雜波抑制算法，該算法包括以下步驟：第一步，先求取需要處理的雜波區域數據的頻譜，采用CFAR 檢測估計出的雜噪值并將噪聲值設置為門閾值，得到濾除大部分雜噪干擾的原始數據；

第二步，再對原始數據進行迭代分解，分解出合適的IMF采用Rilling算法進行篩選判斷，所述Rilling算法為：在EMD篩選中引入3個參數θ₁，θ₂，α作為判斷依據，設上下包絡為BLu和BLd，且包絡的均值為BLm，則評估函數為：

σ(t)＝|(BLu+BLd)/(BLu-BLd)| (3-8)

篩選停止條件有2個：

σ(t)≤θ₁的時間與全部持續時間之比應大于等于1-α(α常取為0.05)；

σ(t)≤θ₂，(θ₂常取為θ₁的10～20倍)；

第三步，在原始數據進行迭代篩選前，采用多項式擬合延拓的方法解決端點效應，實現步驟如下：

步驟1：設時域數據橫坐標為x，縱坐標為y，需要替換端點處N個數據，則根據數據回波特性，確定擬合的多項式的次數n，且n＜N；

步驟2：根據以下方程計算s_r和t_q：