[发明专利]一种基于希尔伯特黄变换的风廓线雷达去噪方法

说明书

技术领域

     本发明涉及信号处理与检测领域，尤其涉及一种基于希尔伯特黄变换的风廓线雷达去噪方法。

背景技术

风廓线雷达是利用大气湍流对电磁波的散射作用对大气进行探测的一种遥感设备，诞生于20世纪80年代，多年来的运行结果表明，风廓线雷达雷达满足观测精度要求，其时空分辨率超过任何高空风测量系统。但由于雷达探测的目标大气风场中的湍流对电磁波的散射非常微弱，其易受噪声、地物杂波、降水干扰和间歇性杂波干扰等影响。地物杂波是由周围树木、建筑物等地物造成的干扰，这种干扰使雷达基础数据受到污染，进而影响到基本产品以及导出产品，其抑制主要依赖于降低天线副瓣电平和加装天线屏蔽网措施。降水杂波是在降水天气情况下，风廓线雷达接收到的信号主要是由降水粒子散射的回波组成，其功率谱密度、垂直径向速度、信噪比、谱宽等比晴空天气下都有明显的增大。对噪声的干扰抑制，Strauch等人在Colorado风廓线雷达组网时采用一种经典的处理方法，由中频接收机输出的I/Q数据经过相干积累、WFFT和谱平均等步骤，提高了风谱的可检测性，后续很多改进算法也是基于这种方法。改进算法鉴于风廓线回波窄带性质，努力提高其谱分辨率的措施，Boyer等人比较了复倒谱、参数建模谱估计算法和MUSIC算法在提取风谱中的应用，MUSIC算法有较高的谱分辨率，MUSIC算法仅仅完成对风谱的检测，风速等参量的估计需要另行处理，该算法的运算量很大，硬件实现困难。在干扰抑制，尤其是杂波对消的研究方面，在杂波功率谱服从高斯包络的前提下，Siggia和Passarelli提出了基于模型的杂波处理方法，提出用小波变换算法去除地杂波和间歇性杂波；May和Strauch、Jordan 等人提出用多项式拟合对消杂波。对于降水杂波的干扰抑制，国内的卜祥元等人把分数阶傅里叶变换应用到WPR杂波抑制，选定最优的分数阶数，在相干积累的基础上进行分数阶FRFT，利用各阶矩的统计特性确定杂波干扰检测阈值，最后进行FRFT逆运算。王勇、卜祥元等利用小波变换对风廓线雷达间歇性杂波抑制方法进行了研究。张雯雯等利用提升的小波静态变换对风廓线雷达的地杂波抑制进行了研究。以上方法对噪声和杂波干扰都有一定的抑制，很多算法具有优良的性能，某些算法对硬件的要求很高，目前还不能实际采用，在噪声消除和杂波抑制处理上自适应性和边界效应改善不大。

希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang Transform，简称HHT)是Huang等人在1998年提出的一种处理非平稳信号的新方法，其分析非稳态资料方法独特，基于信号的局部时间尺度进行信号分解，相对于其他信号处理方法的最大优势在于自适应性，因此很适合对高噪声背景下的非线性、非平稳信号的分析。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提出一种基于希尔伯特黄变换的风廓线雷达去噪方法，其具体技术方案如下：

所述基于希尔伯特黄变换的风廓线雷达去噪方法，基于风廓线雷达去噪处理机，所述处理机包括改进型经验模式分解模块，希尔伯特变换模块以及后续信号处理模块，所述方法包括如下步骤：

1）风廓线雷达去噪处理机接收回波信号，利用改进型经验模式分解模块获得回波信号的一系列的固有模式函数分量；

2）每一个固有模式函数分量通过希尔伯特变换模块进行希尔伯特变换，得到原始信号的能量谱值；

3）通过后续信号处理模块对原始信号的能量谱值进行变换得到去除噪声后的风廓线雷达数据。

所述的基于希尔伯特黄变换的风廓线雷达去噪方法进一步设计在于，所述改进型经验模式分解模块的操作步骤包括；

a）计算原始回波信号的所有极值点的局部平均值                                                ，使用公式(1)计算出两相邻极值点间的局部均值序列；

                                                  (1)

b）在原始数据介于和之间，利用公式(2)计算对应的时间；

                       (2)

c)利用公式(3)加权平均计算处极值点的局部均值；

                                      (3)

其中,                                    (4)