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书书书
第
36
卷
第
5
期
中
国
激
光
Vol.36
,
No.5
2009
年
5
月
犆犎犐犖犈犛犈犑犗犝犚犖犃犔犗犉犔犃犛犈犚犛
犕犪
狔
,
2009
文章编号:
02587025
(
2009
)
05106807
犕犻犲
散射激光雷达大气回波信号经验模式分解
算法的研究与应用
郑发泰
1
,
2
华灯鑫
2
周阿维
2
1
浙江工商职业技术学院机电学院,浙江 宁波
315012
2
西安理工大学精密仪器工程系,陕西 西安
( )
710048
摘要
详细论述了经验模式分解(
EMD
)的 激光 雷 达大 气回 波 信号 降噪 信 号处 理方 法,并进 行 系统 仿 真 及 实验 验
证
。这种基于
EMD
的去噪算法适合处理含有脉冲的信号(如
Block
,
Bum
p
和脉 冲回 波信号 等)。通 过利 用该算 法
对米(
Mie
)散射激光雷达大气回波信号进行分析处理,其结果表明该去噪方法能去除大气 回波 中含有 的噪 声,能为
下一级消光系数反演提供高信噪比(
SNR
)的初始数据。
关键词
激光雷达;大气回波;信号提取;经验模式分解算法
中图分类号
TN957.52
文献标识码
A
犱狅犻
:
10.3788
/
犆犑犔20093605.1068
犈犿
狆
犻狉犻犮犪犾犕狅犱犲犇犲犮狅犿
狆
狅狊犻狋犻狅狀犃犾
犵
狅狉犻狋犺犿 犚犲狊犲犪狉犮犺牔 犃
狆狆
犾犻犮犪狋犻狅狀
狅犳犕犻犲犔犻犱犪狉犃狋犿狅狊
狆
犺犲狉犻犮犅犪犮犽狊犮犪狋狋犲狉犻狀
犵
犛犻
犵
狀犪犾
犣犺犲狀
犵
犉犪狋犪犻
1
,
2
犎狌犪犇犲狀
犵
狓犻狀
2
犣犺狅狌犃狑犲犻
2
1
犇犲
狆
犪狉狋犿犲狀狋狅
犳
犕犲犮犺犪狋狉狅狀犻犮犈狀
犵
犻狀犲犲狉犻狀
犵
,
犣犺犲
犼
犻犪狀
犵
犅狌狊犻狀犲狊狊犜犲犮犺狀狅犾狅
犵狔
犐狀狊狋犻狋狌狋犲
,
犖犻狀
犵
犫狅
,
犣犺犲
犼
犻犪狀
犵
315012
,
犆犺犻狀犪
2
犇犲
狆
犪狉狋犿犲狀狋狅
犳
犘狉犲犮犻狊犻狅狀犐狀狊狋狉狌犿犲狀狋
,
犡犻
’
犪狀犝狀犻狏犲狉狊犻狋
狔
狅
犳
犜犲犮犺狀狅犾狅
犵狔
,
犡犻
’
犪狀
,
犛犺犪犪狀狓犻
710048
,
( )
犆犺犻狀犪
犃犫狊狋狉犪犮狋
犃狀狅犻狊犲狉犲犱狌犮狋犻狅狀狊犻
犵
狀犪犾
狆
狉狅犮犲狊狊犻狀
犵
犿犲狋犺狅犱狅犳犾犻犱犪狉犪狋犿狅狊
狆
犺犲狉犻犮犫犪犮犽狊犮犪狋狋犲狉犻狀
犵
狊犻
犵
狀犪犾狑犻狋犺狋犺犲犲犿
狆
犻狉犻犮犪犾
犿狅犱犲犱犲犮狅犿
狆
狅狊犻狋犻狅狀
(
犈犕犇
)
犻狊
狆
狉狅
狆
犪狊犲犱
,
犪狀犱狋犺犲狊犻犿狌犾犪狋犻狅狀犻狀狋犺犲狊
狔
狊狋犲犿犻狊犮狅狀犳犻狉犿犲犱犫
狔
犲狓
狆
犲狉犻犿犲狀狋.犜犺犲狀狅犻狊犲
狉犲犱狌犮狋犻狅狀犪犾
犵
狅狉犻狋犺犿犫犪狊犲犱狅狀犈犕犇犻狊狊狌犻狋犪犫犾犲犳狅狉
狆
狉狅犮犲狊狊犻狀
犵
狅犳
狆
狌犾狊犲狊犻
犵
狀犪犾
(
犲.
犵
.
,
犅犾狅犮犽
,
犅狌犿
狆
,
犪狀犱
狆
狌犾狊犲犲犮犺狅犻狀
犵
,
犲狋犮.
)
.犜犺犲犪犾
犵
狅狉犻狋犺犿犻狊狌狊犲犱犳狅狉犪狀犪犾
狔
狕犻狀
犵
犪狀犱
狆
狉狅犮犲狊狊犻狀
犵
犕犻犲犾犻犱犪狉犪狋犿狅狊
狆
犺犲狉犻犮犫犪犮犽狊犮犪狋狋犲狉犻狀
犵
狊犻
犵
狀犪犾.犐狋狊犺狅狑狊狋犺犪狋
狋犺犲狀狅犻狊犲狉犲犱狌犮狋犻狅狀犿犲狋犺狅犱犮犪狀狉犲犱狌犮犲狋犺犲狀狅犻狊犲犻狀狋犺犲犪狋犿狅狊
狆
犺犲狉犻犮犫犪犮犽狊犮犪狋狋犲狉犻狀
犵
狊犻
犵
狀犪犾犪狀犱
狆
狉狅狏犻犱犲
狆
狉犻犿犪狉
狔
犱犪狋犪狅犳
犺犻
犵
犺狊犻
犵
狀犪犾狋狅狀狅犻狊犲狉犪狋犻狅
(
犛犖犚
)
犳狅狉狋犺犲犲狓狋犻狀犮狋犻狅狀犮狅犲犳犳犻犮犻犲狀狋狉犲狋狉犻犲狏犪犾犪狋狋犺犲狀犲狓狋犾犲狏犲犾.
犓犲
狔
狑狅狉犱狊
犾犻犱犪狉
;
犪狋犿狅狊
狆
犺犲狉犻犮犫犪犮犽狊犮犪狋狋犲狉犻狀
犵
狊犻
犵
狀犪犾
;
狊犻
犵
狀犪犾犲狓狋狉犪犮狋犻狅狀
;
犲犿
狆
犻狉犻犮犪犾犿狅犱犲犱犲犮狅犿
狆
狅狊犻狋犻狅狀犪犾
犵
狅狉犻狋犺犿
收稿日期:
20081027
;收到修改稿日期:
20081229
基金项目:国家自然科学基金(
40675015
)和教育部科学技术研究重点项目基金(
207117
)资助课题。
作者简介:郑发泰(
1964-
),男,高级工程师,主要从事光电检测和故障诊断方面的研究。
Email
:
zftzxn
@
163.com
1
引
言
米(
Mie
)散射激光雷 达是利用大 气气溶胶及分
子引起的回波信号反演气溶胶和云的消光及后向散
射系数
[
1
~
6
]
,因其 结 构 简 单,易 于 操 作,对 激光 器 的
要求较低,且具有系统稳 定 性强,测量跨度 大,分 辨
率高
,可以进行长时间连续自动观测等特点,被广泛
应用于大气气溶胶、边 界层、云的观 测 和测量
[
7
~
11
]
。
但在实际应用中,激 光 雷达系统 中 存在着许 多 的噪
声和干扰源,这些噪 声 和干扰总 会 严重地影 响 着激
光雷达的回波 信 号,并 且 限 制 了 有 效 的 探 测 距 离。
通过对回波信号进 行滤波去 噪,从 中 提取有效 的 信
号
,也就增加了测量系统的有效探测距离,也便于后
续的分析和处理,因此,对回波信号中有效信号的提
取是激光雷达信号处理中最为关键的一个步骤。
NordenE.Huan
g
等
[
12
]
提 出 了 一 种 新 的 用于
分析非线性和非平稳信号的信号处理方法
—经验模
式分 解
(
Em
p
iricalModeDecom
p
osition
,
EMD
),它
能将一个信号的能量按照时域中各固有尺度的波动
进行分解,得 到 一 系列 固 有 模 函数(
Intrinsic Mode
Function
,
IMF
),从 而 可 以对 信 号 时 域 或 频 域 内 的
5
期 郑发泰等:
Mie
散射激光雷达大气回波信号经验模式分解算法的研究与应用
任一事 件 进 行 分 析。 经
EMD
分 解 得 到 的 各
IMF
分量,再进 行
Hilbert
变 换 得 到的 时 频 图 能 够 准 确
地反映出该物理过程中能量在时间或空间尺度上的
分布,准确地反映出系统的非线性特性。
2
信号
EMD
提取算法描述
EMD
算法基于 以 下假设:
1
)信号 至 少包含两
个极值:一个极大值 和 一 个 极 小 值;
2
)特征时间尺
度定义为极值间的时间间隔;
3
)如果信号没有极值
点
,但是含有拐点,则可以通过一次或多次微分求出
极值。以一组气溶胶的数据为例来说明经验模式分
解的算法和实现,如图
1
所示。
图
1 EMD
分解的原始信号(
a
)和筛选过程(
b
)
Fi
g
.1 Filtered
p
rocessofEMDdecom
p
osition.Ori
g
inal
si
g
nal
(
a
)
andfiltered
p
rocess
(
b
)
ofEMDdecom
p
osition
首先查找 原 始信号
狓
(
狋
)所 有的极大 值 和极小
值点,将所有极大值 点 和极小值 点 用三次样 条 函数
连接为上下包络线
[
13
,
14
]
,上下 包络线的均值 定 义为
犿
1
。原始数据
狓
(
狋
)与该平均 值 的 差 为 第 一 个 数 据
序列
犺
1
犺
1
=
狓
(
狋
)
-
犿
1
,
这个步骤称为 筛 选过程。在第二次 筛 选 过 程 中,
犺
1
作为待处理的数据
犺
11
=
犺
1
-
犿
11
.
继续进行
犽
次筛选,直到
犺
1
犽
满足
IMF
的定义:
1
)在
整个数据集上,过零 点 和极值的 个 数相同或 者 至多
相差一个;
2
)在任 意 点 上,局 部 极 大 值 和 局 部 极 小
值包络的平均值为零
犺
1
犽
=
犺
1
(
犽
-
1
)
-
犿
1
犽
,
其结果如图
2
中的
IMF
1
所示。
每一个
IMF
分量代表 一 个 特 征 波 动 尺 度 的 数
据序列
犮
,
犮
1
=
犺
1
犽
。
图
2
气溶胶数据的
EMD
分解结果。
IMF
1
~
IMF
6
为
固有模函数;
犎
为趋势项
Fi
g
.2 EMDdecom
p
ositionresultsofaerosoldata.
IMF
1
~
IMF
6
areintrinsicmodefunction
;
犎
isexcess
然而,在平滑波动的同时,有可能会淹没有实际
物理意义的波动信息
,使得产生的
IMF
变为一个单
一频率、常数幅度的调频信号。为了使
IMF
在幅度
和频率上都包含必 要的物理 意 义,上 述筛选的 过 程
设定了一个停止判 据,即 两次相邻 筛 选过程的 标 准
偏差
犱
s
。根据
Huan
g
的计算,判据通常设为
0.2
~
0.3
。
犱
s
=
∑
犜
狋
=
0
犺
1
(
犽
-
1
)
(
狋
)
-
犺
1
犽
(
狋
)
2
[
犺
1
(
犽
-
1
)
(
狋
)]
{ }
2
9601
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