[发明专利]一种基于多尺度经验模态分解的地磁滤波方法

说明书

本发明公开了一种基于多尺度经验模态分解的地磁滤波方法，包括如下步骤：采集地磁数据序列B(t)；对获得的原始地磁信号B(t)进行多尺度特征分析，判别是否发生模态混叠，若发生模态混叠，则提取混叠信号进行局部EMD分解滤波后还原至原信号，否则继续下一步；对信号B(t)进行EMD分解，获得各本征特征函数；对各个IMF分量imf_i(t)求解自相关比值R_r，并与阈值T_r比较，第一个大于T_r的分量即可被认为是模态分界点；对模态分界点之前的分量进行软阈值滤波，并与模态分界点之后的分量进行重构，完成滤波。本发明采用基于多尺度经验模态分解的地磁滤波方法，克服了传统经验模态分解中的模态混叠和模态分界点确立不明的缺陷，提高了地磁滤波的精度。

技术领域

本发明属于地磁滤波技术领域，具体涉及一种基于多尺度经验模态分解的地磁滤波方法。

背景技术

地磁导航系统以其信息量丰富、全天时、全天候、隐蔽性好等优势在近年受到了众多研究人员的广泛关注，可应用于水下潜器、室内载体等多种情况。由于地磁场信号较弱，易受到外界磁场、电子设备工作时产生的磁场等随机磁场的影响，对磁场信号的滤波处理就显得尤为重要。载体磁场中的随机磁场信号来源广泛且特性复杂，目前主要依靠屏蔽和滤波的方法进行改善。磁屏蔽可有效降低随即磁场的干扰，但不能完全消除；传统的频域滤波在地磁频率和干扰频率接近的情况下表现欠佳，并且未对地磁信息进行多尺度、深层次分析，会带来地磁导航系统中的匹配误差。小波分析方法可提取信号的时域和频域特征，符合地磁场信号多尺度的特点，但小波基的选取仍依赖经验选择，为滤波效果带来不确定性。

经验模态分解(EMD)是一种自适应的信号时频分析方法，依据信号本身的特征进行分解分析，无需信号的先验知识，特别适应于非线性、非平稳信号的分析处理。传统EMD分解在对地磁信号的非线性误差抑制时，舍弃了低信噪比的分量中的信号部分，造成信号缺失。小波软阈值滤波可保留部分信号能量，减小信号损失。EMD在对有瞬时脉冲干扰的地磁信号进行分解时，将发生模态混叠效应，影响滤波结果。广义组合形态学滤波利用信号局部特征改善瞬时干扰，保证了EMD分解的有效性。但是，形态学滤波利用数学方法对模态混叠现象进行改善，无法分析瞬时干扰的时频特征，且在信号受外界磁场源冲击时，无法消除模态混叠效应。此外，EMD分解的基于连续均方差的模态分界点确立准则无法适用于低信噪比的情况，导致无法确立模态分界点。

发明内容

发明目的：为了克服现有技术中存在的不足，提供一种能够提高算法的鲁棒性、提高了测量精度、在低信噪比情况下也可正确识别分界点的基于多尺度经验模态分解的地磁滤波方法。

技术方案：为实现上述目的，本发明提供一种基于多尺度经验模态分解的地磁滤波方法，包括如下步骤：

1)利用磁通门传感器等采集地磁数据序列B(t)，其中，B(t)为原始地磁信号，t为信号长度；

2)对获得的原始地磁信号B(t)进行多尺度特征分析，判别是否发生模态混叠，若发生模态混叠，则提取混叠信号进行局部EMD分解滤波后还原至原信号，否则继续下一步；

3)对信号B(t)进行EMD分解，获得各本征特征函数，此时B(t)可表示为其中imf_i(t)为各IMF分量，r(t)为分解残余分量，n为EMD分解阶数；

4)对各个IMF分量imf_i(t)求解自相关比值R_r，并与阈值T_r比较(T_r＝0.4～0.5)，第一个大于T_r的分量即可被认为是模态分界点；

5)对模态分界点之前的分量进行软阈值滤波，并与模态分界点之后的分量进行重构，完成滤波。

进一步地，所述步骤2具体包括如下步骤：