期刊检索

  • 2024年第56卷
  • 2023年第55卷
  • 2022年第54卷
  • 2021年第53卷
  • 2020年第52卷
  • 2019年第51卷
  • 2018年第50卷
  • 2017年第49卷
  • 2016年第48卷
  • 2015年第47卷
  • 2014年第46卷
  • 2013年第45卷
  • 2012年第44卷
  • 2011年第43卷
  • 2010年第42卷
  • 第1期
  • 第2期

主管单位 中华人民共和国
工业和信息化部
主办单位 哈尔滨工业大学 主编 李隆球 国际刊号ISSN 0367-6234 国内刊号CN 23-1235/T

期刊网站二维码
微信公众号二维码
引用本文:赵昱宇,赵辉,霍鑫,姚郁.陀螺飞轮信号的EMD/LPF混合去噪方法[J].哈尔滨工业大学学报,2020,52(4):1.DOI:10.11918/201812144
ZHAO Yuyu,ZHAO Hui,HUO Xin,YAO Yu.A hybrid EMD/LPF-based denoising method for gyrowheel[J].Journal of Harbin Institute of Technology,2020,52(4):1.DOI:10.11918/201812144
【打印本页】   【HTML】   【下载PDF全文】   查看/发表评论  下载PDF阅读器  关闭
过刊浏览    高级检索
本文已被:浏览 1463次   下载 1089 本文二维码信息
码上扫一扫!
分享到: 微信 更多
陀螺飞轮信号的EMD/LPF混合去噪方法
赵昱宇,赵辉,霍鑫,姚郁
(哈尔滨工业大学 航天学院,哈尔滨 150001)
摘要:
为提高陀螺飞轮系统的标定与辨识精度进而保证姿态测量性能,对其信号去噪方法进行研究以便从复杂噪声中提取标定辨识所需的有用信息.首先基于噪声产生机理对陀螺飞轮信号的噪声特性进行分析.其次,在不影响信号低频特性的前提下,采用传统低通滤波(LPF)方法对信号进行预处理以抑制高频周期噪声.然后应用经验模态分解方法(EMD)对LPF预处理后的信号进行分解,根据信号和各模态分量的概率密度函数的相似性度量,给出一种模态判定准则.在此基础上,结合现有阈值滤波方法,提出一种EMD/LPF混合去噪方案. 结果表明:所提出的基于相似性度量的模态判定准则在不同信噪比条件下均能够实现分界点的准确判定;将所研究的去噪方法分别应用于标准测试信号和陀螺飞轮实测信号;所提出的混合去噪方法相比于现有去噪方法更为有效.
关键词:  陀螺飞轮  信号去噪  经验模态分解  本征模态函数  巴氏距离
DOI:10.11918/201812144
分类号:V441
文献标识码:A
基金项目:国家自然科学基金(9,8)
A hybrid EMD/LPF-based denoising method for gyrowheel
ZHAO Yuyu,ZHAO Hui,HUO Xin,YAO Yu
(School of Astronautics, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China)
Abstract:
In an effort to improve the calibration accuracy and ensure the rate sensing performance of gyrowheel, a suitable signal denoising method to extract the useful information from the complicated noise is essential. First, according to the causes of noise, the noise characteristics of gyrowheel were analyzed. Second, the traditional low-pass filter (LPF) was introduced to attenuate the high-frequency periodic noises without influencing the useful low-frequency characteristics. Then the empirical mode decomposition (EMD) method was applied to the filtered signal, and a criterion for selecting relevant intrinsic mode functions (IMF) was presented by using the similarity measurement between probability density functions of IMFs. Combining with the existing thresholding-based denoising technique, a hybrid EMD/LPF denoising strategy was proposed. Simulation results show that the proposed criterion for selecting relevant IMFs was always effective under different SNR conditions. Meanwhile, the proposed method was applied to standard test signals and real signals, and results show the effectiveness and superiority of the hybrid denoising method.
Key words:  gyrowheel  signal denoising  empirical mode decomposition  intrinsic mode function  Bhattacharyya distance

友情链接LINKS