基于拉格朗日乘子SSMD和SSA的通信信号降噪方法

• 作者: 罗敏 张家树
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 学科: 工学
• 关键词: 基于拉格朗日乘子的SSMD SSA 蒙特卡洛 通信信号降噪
• 年，卷（期）: 2022,（9）
• 所属期刊栏目: 网络与通讯
• 页码范围: 115-124
• 页数: 9页
• 分类号: TN911.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.19304/J.ISSN1000-7180.2022.0122

摘要

针对强噪声背景下通信信号的分析识别困难问题，提出一种基于拉格朗日乘子-辛奇异值模态分解(vSSMD)的奇异谱分析(SSA)降噪方法.鉴于噪声的随机变化使得采用功率谱密度方法计算嵌入维度时有较大误差，引入蒙特卡洛思想确定嵌入维数.噪声较大时，vSSMD通过构建拉格朗日乘子矩阵增强有用分量并抑制表示为噪声的残余信号，然后采用SSA方法去除vSSMD重构信号中的微弱噪声.将vSSMD-SSA算法的去噪效果与SSA、vSSMD方法进行比较，当信噪比为-14dB时，vSSMD-SSA算法相较于传统算法SSA信噪比提升了4.49dB，均方误差提升了38.25%.实验结果说明在低信噪环境比下，vSSMD-SSA算法的去噪效果最好.将vSSMD-SSA算法用于无人机通信信号去噪，降噪效果最明显.