[发明专利]一种基于参数可调非线性跟踪微分器的信号去噪方法

摘要

本发明涉及惯性传感器信号去噪方法，具体是一种基于参数可调非线性跟踪微分器的信号去噪方法。本发明解决了现有惯性传感器信号去噪方法去噪性能较差的问题。一种基于参数可调非线性跟踪微分器的信号去噪方法，该方法是采用如下步骤实现的：步骤1：将真实的惯性传感器信号X(t)分解到不同频域内；步骤2：计算出x₁(t)、x₂(t)、…、x_n(t)的熵值；步骤3：利用非线性跟踪微分器对x_n(t)进行多次跟踪，通过观察跟踪曲线得到δ值的最大值N；步骤4：根据熵值E₁、E₂、…、E_n的比例关系确定不同熵值所对应的δ值；步骤5：分别对x₁(t)、x₂(t)、…、x_n(t)进行去噪；步骤6：对y₁(t)、y₂(t)、…、y_n(t)进行信号重构。本发明适用于惯性导航系统。

主权项

1.一种基于参数可调非线性跟踪微分器的信号去噪方法，其特征在于：该方法是采用如下步骤实现的：步骤1：利用信号频域分解方法，将真实的惯性传感器信号X(t)分解到不同频域内，分别记为x₁(t)、x₂(t)、...、x_n(t)；步骤2：计算出x₁(t)、x₂(t)、...、x_n(t)的熵值，分别记为E₁、E₂、...、E_n；步骤3：调节非线性跟踪微分器的δ值，利用非线性跟踪微分器对x_n(t)进行多次跟踪，通过观察跟踪曲线得到δ值的最大值N；步骤4：以N为δ值的基准值，根据熵值E₁、E₂、...、E_n的比例关系确定不同熵值所对应的δ值，分别记为δ₁、δ₂、...、δ_n；确定不同熵值所对应的δ值的具体步骤如下：首先直接对δ_n进行赋值，δ_n=N；然后确定熵值E_n所对应的δ值为δ_n，即N；随后求取熵值E₁、E₂、...、E_n的倒数得到1/E₁、1/E₂、...、1/E_n，则E_i（i=1,2,...,n‑1）所对应的δ_i（i=1,2,...,n‑1）值可利用公式求得；步骤5：基于δ₁、δ₂、...、δ_n构建n个不同的非线性跟踪微分器，分别对x₁(t)、x₂(t)、...、x_n(t)进行去噪，得到y₁(t)、y₂(t)、...、y_n(t)；步骤6：对y₁(t)、y₂(t)、...、y_n(t)进行信号重构，得到去噪后的惯性传感器信号Y(t)。