一种MHD角速度传感器信号降噪方法技术

本发明专利技术涉及一种降噪方法，具体涉及一种MHD角速度传感器信号降噪方法，为解决现有技术中经CEEMDAN分解后部分IMF分量很容易被当作噪声分量忽略，使信号信噪比的提升有限，以及CEEMDAN和小波包阈值联合去噪的方法中阈值准则和阈值函数自适应性差，使得信号高频细节被破坏，造成信号失真的不足之处。一种MHD角速度传感器信号降噪方法，包括以下步骤：S1.对原始信号进行CEEMDAN分解，S2.选择相关IMF分量，S3.对相关IMF分量进行去噪，S4.对去噪的相关IMF分量进行组合，得到去噪信号；S3中，采用改进的阈值准则对振动信号及噪声所在频段采用不同调节因子，有效提高信噪比。有效提高信噪比。有效提高信噪比。

【技术实现步骤摘要】
一种MHD角速度传感器信号降噪方法


[0001]本专利技术涉及一种降噪方法，具体涉及一种MHD角速度传感器信号降噪方法。

技术介绍

[0002]航天器上的反作用飞轮和控制力矩陀螺在工作时会产生不同频率的微角振动，主要表现为稳态正弦响应、衰减振荡的角度抖动等。现代高精度航天器对姿态稳定度和指向精度提出了极高要求，有些深空探测遥感航天器对指向和跟踪精度的要求达到了亚微弧度量级。被动隔振系统会增加终端的体积和质量，增加通信终端结构复杂度，并且隔振后往往存在振动残差，不能达到要求的指向和跟踪精度。这些限制导致其并不满足于某些实际系统，特别是针对小卫星的系统。因此，空间结构微角振动的在轨检测与补偿控制已成为高精度航天器设计的关键技术。
[0003]MHD角速度传感器是一种基于磁流体动力学的新型传感器，测量带宽范围广，通常为1Hz
‑
1kHz，能够有效获得千赫兹带宽内的微角振动信息。但这种传感器输出信号非常微弱，当传感器输入角速度在毫弧度量级时，传感器表头部分输出信号在微伏量级；当检测的角速度在亚微弧度量级时，传感器表头部分输出信号仅纳伏量级。如此微弱的信号无法采集，必须经过放大处理。但一些安装误差、传感器噪声、AD基准电压波动引起的误差、AD输出噪声等硬件噪声也会被放大，造成输出信号信噪比低的问题，严重影响检测精度。
[0004]卫星的角振动具有高频低幅和低幅高频特点，常规的自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)能将不同频率的振动信号分解到一个或几个内涵模态分量(IMF分量)中，但现有确定有效信号所在的IMF分量的方法没有考虑到某一频率的振动信号可能会被分解到几个IMF分量中，造成幅值较低的情况，这部分IMF分量很容易被当作噪声分量忽略，使信号信噪比的提升有限；而现有的将CEEMDAN和小波包阈值去噪联合的方法大多是对全部IMF分量进行降噪，且使用的硬阈值函数不连续，而软阈值函数与硬阈值函数的偏差较大，阈值准则和阈值函数自适应性差，幅值相对微弱的高频振动很容易被当作噪声滤除，信号的高频细节保留较少，使得信号高频细节被破坏，造成信号失真。因此，现有方法对信噪比的提高有较大限制，且较难保留信号的高频细节。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的是解决现有技术中经CEEMDAN分解后部分IMF分量很容易被当作噪声分量忽略，使信号信噪比的提升有限，以及CEEMDAN和小波包阈值联合去噪的方法中阈值准则和阈值函数自适应性差，使得信号高频细节被破坏，造成信号失真的不足之处，而提供一种MHD角速度传感器信号降噪方法。
[0006]为实现上述目的，本专利技术提供的技术解决方案如下：
[0007]一种MHD角速度传感器信号降噪方法，其特殊之处在于，包括以下步骤：
[0008]S1.对原始信号进行自适应噪声完备集合经验模态分解，得到多个IMF分量；
[0009]S2.分别计算各个IMF分量的自相关系数及其均方根r
1,c
，筛选出相关IMF分量，
去除无关IMF分量；其中，相关IMF分量为r
1,c
≥β1时对应的IMF分量；无关分量为r
1,c
＜β1时对应的IMF分量；其中，β1为设置的第一阈值，c为IMF分量的个数，τ1为设定的IMF分量的延迟；
[0010]S3.通过小波包阈值处理对S2中获得的每个相关IMF分量进行去噪，具体为：
[0011]S3.1.对每个相关IMF分量分别进行小波包分解，分解层数为J层，获得相关IMF分量中第J层的多个频段及其对应的小波包系数序列；
[0012]S3.2.计算第J层各频段小波包系数序列的自相关系数及其均方根r
2,I
；其中，I是第J层带分解序列的频段序号，I＝0，1，2，3，4，
…
，2
J
‑
1；
[0013]S3.3.利用阈值准则计算第J层各频段的小波包系数阈值；
[0014]所述阈值准则为改进的阈值准则：
[0015][0016]式中，T
J,I
为第J层，第I频段的小波包系数阈值，σ为估算的IMF分量中噪声的标准差，N为IMF分量的数据长度，β2为设置的第二阈值，a和b为调整系数，a＞0，b＞0；
[0017]S3.4利用第J层各频段的小波包系数阈值通过阈值函数对第J层各频段进行阈值去噪；
[0018]S3.5.对S3.4中去噪的各频段进行重构，得到去噪的相关IMF分量；
[0019]S4.将S3.5得到的去噪的相关IMF分量进行组合，得到去噪信号。
[0020]进一步地，S3.4中，所述阈值函数为改进的阈值函数，如下式所示：
[0021][0022]式中，w
J,I
(f)是分解层数J上，I频段内第f点的小波包系数序列；是分解层数J上，I频段内第f点去噪后的小波包系数序列，λ
J,I,f
为阈值调整因子。
[0023]进一步地，S3.4中，所述阈值调整因子λ
J,I,f
具体为：
[0024][0025]式中，w
J,I
(f)是分解层数J上，I频段内第f点的小波包系数序列；α是调整参数，α＞0。
[0026]进一步地，S3.4中，α取值范围为0
‑
1。
[0027]进一步地，S2中，0<β1<0.01。
[0028]进一步地，S3.3中，a＞10，b＞10。
[0029]进一步地，S3.3中，0<β2<0.01。
[0030]进一步地，S2中，β1的取值为0.005；
[0031]S3.3中，a＝100，b＝100；
[0032]S3.3中，β2的取值为0.005。
[0033]与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：
[0034]1.本专利技术利用微角振动信号具有自相关的特性，根据各个IMF分量自相关系数的
均方根判断出振动信号所在的相关IMF分量，直接去除无关分量，这样能够快速、自适应地筛选出振动信号，然后对相关IMF分量进行去噪处理，对去噪的IMF分量进行组合得到去噪信号，提高信噪比。
[0035]2.本专利技术使用改进的阈值准则，在现有的阈值准则中通过设置和作为调节因子。在振动信号所在频段，通过调节使该频段小波包系数阈值减小，避免含有微弱的振动信号的IMF分量在经过小波包阈值处理后，被当作噪声滤除，有利于保护信号细节；在噪声所在频段，通过调节使该频段小波包系数阈值增大，可以尽可能多地去除噪声，提高信噪比；因此改进的阈值准则中，依据各频段的自相关系数的均方根和β2进行比较后，通过调节因子为不同频段设置不同小波包系数阈值，其中a＞0，b＞0。
[0036]3.本专利技术改进的阈值函数中设置有λ
J,I,f
和保证改进的阈值函数是在小波包系数阈值
±
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种MHD角速度传感器信号降噪方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.对原始信号进行自适应噪声完备集合经验模态分解，得到多个IMF分量；S2.分别计算各个IMF分量的自相关系数及其均方根r
1,c
，筛选出相关IMF分量，去除无关IMF分量；其中，相关IMF分量为r
1,c
≥β1时对应的IMF分量；无关分量为r
1,c
＜β1时对应的IMF分量；其中，β1为设置的第一阈值，c为IMF分量的个数，τ1为设定的IMF分量的延迟；S3.通过小波包阈值处理对S2中获得的每个相关IMF分量进行去噪，具体为：S3.1.对每个相关IMF分量分别进行小波包分解，分解层数为J层，获得相关IMF分量中第J层的多个频段及其对应的小波包系数序列；S3.2.计算第J层各频段小波包系数序列的自相关系数及其均方根r
2,I
；其中，I是第J层带分解序列的频段序号，I＝0，1，2，3，4，
…
，2
J
‑
1；S3.3.利用阈值准则计算第J层各频段的小波包系数阈值；所述阈值准则为改进的阈值准则：式中，T
J,I
为第J层，第I频段的小波包系数阈值，σ为估算的IMF分量中噪声的标准差，N为IMF分量的数据长度，β2为设置的第二阈值，a和b为调整系数，a＞0，b＞0；S3.4利用第J层各频段的小波包系数阈值通过阈值函数对第J层各频段进行阈值去噪；S3.5.对S3.4中去噪的各频段进行重构，得到去噪的相关IMF分量；S4.将...

【专利技术属性】
技术研发人员：马彩文，苏云浩，韩俊锋，安源，
申请(专利权)人：中国科学院西安光学精密机械研究所，
类型：发明
国别省市：