典型文献
基于拉格朗日乘子SSMD和SSA的通信信号降噪方法
文献摘要：
针对强噪声背景下通信信号的分析识别困难问题,提出一种基于拉格朗 日乘子-辛奇异值模态分解(vSSMD)的奇异谱分析(SSA)降噪方法.鉴于噪声的随机变化使得采用功率谱密度方法计算嵌入维度时有较大误差,引入蒙特卡洛思想确定嵌入维数.噪声较大时,vSSMD通过构建拉格朗 日乘子矩阵增强有用分量并抑制表示为噪声的残余信号,然后采用SSA方法去除vSSMD重构信号中的微弱噪声.将vSSMD-SSA算法的去噪效果与SSA、vSSMD方法进行比较,当信噪比为-14dB时,vSSMD-SSA算法相较于传统算法SSA信噪比提升了 4.49dB,均方误差提升了 38.25％.实验结果说明在低信噪环境比下,vSSMD-SSA算法的去噪效果最好.将vSSMD-SSA算法用于无人机通信信号去噪,降噪效果最明显.
文献关键词：
基于拉格朗 日乘子的SSMD;SSA;蒙特卡洛;通信信号降噪
中图分类号：
作者姓名：
罗敏;张家树
作者机构：
西南交通大学信息科学与技术学院,四川成都610000;西南交通大学计算机与人工智能学院,四川成都610000
文献出处：
引用格式：
[1]罗敏;张家树-.基于拉格朗日乘子SSMD和SSA的通信信号降噪方法)[J].微电子学与计算机,2022(09):115-124
A类：
通信信号降噪,vSSMD,49dB
B类：
拉格朗日乘子,SSA,降噪方法,强噪声,分析识别,困难问题,奇异值,模态分解,奇异谱分析,机变,功率谱密度,蒙特卡洛,嵌入维数,子矩阵,制表,重构信号,微弱,去噪效果,14dB,传统算法,信噪比提升,均方误差,无人机通信,信号去噪,降噪效果
AB值：
0.258363
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