典型文献
基于PSO-VMD算法的生命探测方法研究
文献摘要：
生命探测雷达在航空航天领域有着重要的应用,通过探测飞行员的呼吸、心跳、肢体动作等微弱信号,实现对飞行员的生命监测.针对实际场景中生命体微弱信号检测困难的问题,提出一种将包络熵作为粒子群算法适应度函数的变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)参数优化算法.首先,利用粒子群算法对适应度函数进行选择,确定VMD算法中固有模态分量的分解层数以及惩罚因子个数的组合;其次,通过频谱分析选择特定层数的固有模态分量并重构雷达回波信号;最终达到去除噪声,提取生命体弱信号的目的.对比实验表明,所提出的方法相比经验模态分解算法能够更加准确地提取生命体信息,仿真结果验证了算法的有效性.
文献关键词：
变分模态分解;粒子群算法;参数优化;生命探测雷达
中图分类号：
作者姓名：
陆鑫;陈志敏
作者机构：
上海电机学院电子信息学院,上海201306;东南大学毫米波国家重点实验室,南京210096
文献出处：
引用格式：
[1]陆鑫;陈志敏-.基于PSO-VMD算法的生命探测方法研究)[J].空间电子技术,2022(02):48-54
A类：
生命探测雷达
B类：
PSO,VMD,探测方法,航空航天,航天领域,飞行员,心跳,肢体动作,生命监测,针对实际,微弱信号检测,包络熵,粒子群算法,适应度函数,变分模态分解,variational,mode,decomposition,中固,固有模态分量,分解层数,惩罚因子,过频,频谱分析,雷达回波,回波信号,除噪声,体弱,经验模态分解
AB值：
0.291792
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