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海洋重力测量包含大量噪声,其中的低频噪声与重力信号频率相近,常用算法难以有效抑制测量噪声提取重力信号。为了有效地消除海洋重力测量信号的噪声,提高信号的获取精度,根据独立分量分析理论,提出一种基于多参考信号独立分量分析的重力信号提取方法。采用经验模态分解将海洋重力测量信号分解为固有模态分量,同时采用卡尔曼滤波以及小波分解等算法处理重力测量信号,将卡尔曼滤波器和小波分解的滤波结果以及由固有模态分量重构的信号作为独立分量分析算法虚拟通道的参考信号,应用基于负熵的独立分量分析算法估计重力信号。基于实测重力信号对该方法进行了去噪试验,理论分析和试验结果表明,多参考信号独立分量分析的重力信号提取方法能有效的抑制干扰和恢复重力信号波形,与常用的重力信号处理算法相比,海洋重力数据的获取精度大约提高了30%。 相似文献
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为了有效消除海洋重力仪测量信号的噪声,提高重力数据的获取精度,根据随机过程理论,借助基于二阶高斯一马尔可夫异常位模型的重力异常协方差函数,得到海洋重力测量中重力异常信号的状态方程.对sage-husa滤波算法和零相移算法进行了理论分析,为了抑制零相移滤波器的首尾数据畸变,求解了滤波器的初始状态.根据实测重力数据,进行了去噪仿真试验.理论分析和仿真结果表明,sage-husa与零相移滤波算法均能较好地抑制采样重力数据中的噪声干扰,但零相移滤波算法的性能优于sage-husa滤波器. 相似文献
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