[发明专利]一种无人机陀螺仪非线性转动信号的尺度参数可调形态滤波方法

说明书

本发明公开了一种无人机陀螺仪非线性转动信号的尺度参数可调形态滤波方法，先提取信号，叠加噪声序列后生成新信号；选取结构元素，构造自适应多尺度广义形态滤波器；对新信号结合VMD算法进行非递归分解得多层模态分量，以各层分量的参数指标值对应各结构元素对噪声的抑制表现，然后以提出的尺度调整标准，结合各参数指标值计算出结构元素长度尺寸；最后依据自适应结构元素尺度进行多尺度形态虑波，将滤波后的结果完成陀螺仪信号的重构。本发明对无人机陀螺仪非线性信号包含的混合噪声进行自适应抑制并保留有效信号，克服了传统滤波方法尺寸参数不可自适应调整的问题；对高强度混合干扰噪声抑制时更具有针对性，对有效信号能有效地保留。

技术领域

本发明涉及非线性陀螺仪信号降噪领域，具体涉及一种无人机陀螺仪非线性转动信号的尺度参数可调形态滤波方法，用于转动信号中混合噪声的抑制以及有效信息的保留。

背景技术

对于无人机陀螺仪非线性转动信号中高强度混合噪声的抑制以及有效信号提取，在微机电陀螺仪系统信号分析中具有广泛的应用。常见的非线性信号处理方法有快速傅立叶变换、小波变换和经验模态分解等，但受各自的局限影响，单一方法使用往往效果不佳。形态分析是一种非线性时频分析方法，对非线性转动信号形态滤波时，结构元素作为“探针”对信号的集合特征进行局部匹配或修正。但对传统形态滤波而言，滤波结果存在的统计偏倚现象，以及结构元素关键的尺度选取问题，直接影响到信号降噪的效果。此外有效信号中往往混杂着多种高强度噪声，一般一种结构元素对一种噪声有较好的滤波效果，待处理的信号形状不同以及噪声类型不同，不同的结构元素才能达到噪声压制的目的。对非线性转动信号，若被污染的噪声强度太大，直接对整体进行形态滤波，往往对噪声抑制不彻底。这些诸多因素对形态滤波降噪和有效信号保留带来不利的影响。

发明内容

发明目的：为了克服传统滤波方法的不足，提高转动信号降噪的有效性和保留有效信号的准确性，本发明提供一种无人机陀螺仪非线性转动信号的尺度参数可调形态滤波方法。

技术方案：一种无人机陀螺仪非线性转动信号的尺度参数可调形态滤波方法，包括以下步骤：

(1)提取无人机陀螺仪输出的非线性转动信号序列，构建非线性转动信号的时域图；

(2)构造高斯白噪声序列η_(N)以及随机脉冲噪声序列ψ_(N)，构建高斯白噪声序列η_(N)以及随机脉冲噪声序列ψ_(N)的时域图；将高斯白噪声序列η_(N)、随机脉冲噪声序列ψ_(N)和非线性转动信号序列叠加，得到新信号序列；对新信号序列采样得到待处理信号序列f_(N)；

(3)选取三角形结构元素b₁和半圆形结构元素b₂；级联开闭形态算子，将广义形态开-闭滤波器G_OC(f_(N))和形态闭-开滤波器G_CO(f_(N))分别定义为：

定义广义形态滤波器的基本滤波单元为：

用b₁和b₂构建自适应多尺度广义形态滤波器；

(4)使用变分模态分解算法对待处理信号序列f_(N)进行k层非递归分解，得到各层模态分量u₁，u₂，...，u_k；

(5)计算各层模态分量的参数指标值，参数指标包括均方根误差和功率谱熵；