基于EEMD-PE的ADS-B信号降噪研究.docx

基于EEMD-PE的ADS-B信号降噪研究
摘要：
随着航空技术的飞速发展，ADS-B技术也变得越来越重要。然而由于环境和其他因素的影响，ADS-B信号容易受到降噪影响，降低了系统的可靠性。本文研究采用了基于EEMD-PE的ADS-B信号降噪方法，通过对原始ADS-B信号分解成若干个不同频率带的信号后使用去噪算法对每个频率带中的噪声进行去除，从而有效地降低了噪声对ADS-B信号的影响。实验结果表明，该方法可以显著地提高ADS-B信号的质量和可靠性。
关键词：ADS-B;信号降噪;EEMD-PE
引言：
ADS-B(自动相关监视广播)作为一种强化的监视技术，广泛应用于航空领域中。然而，由于ADS-B信号的传输以及接收环境等多种因素的影响，ADS-B信号常常受到降噪干扰的影响，从而影响系统的可靠性。因此，如何有效地降噪ADS-B信号，提高信号质量和可靠性，是ADS-B技术研究中的一个重要问题。
本文提出了一种基于EEMD-PE的ADS-B信号降噪方法，该方法采用了去噪算法对在不同频率带中的噪声进行去除，从而有效地提高了ADS-B信号的质量和可靠性。本文基于Simulink模块在Matlab平台上进行了实验。
本文的主要内容分为以下几个方面：首先对ADS-B信号的特点和降噪方法的研究进行介绍和分析，然后详细介绍了基于EEEMD-PE的ADS-B信号降噪方法，最后进行数据仿真实验，并对实验结果进行分析和总结。
一、ADS-B信号的特点和降噪方法的研究
ADS-B信号的特点
ADS-B信号属于数字信号，其频率主要在1090MHz。ADS-B信号受到了多种因素的影响，如天气、遮挡和信令接收机的性能等，这导致了信号受到干扰，从而降低了信号质量和可靠性。
降噪方法的研究
降噪方法通常通过去噪算法来降低信号噪声。常用的去噪算法包括小波变换、Kalman滤波、自适应滤波和经验模态分解(EMD)等。
二、基于EEMD-PE的ADS-B信号降噪方法
EEMD-PE为改进型的经验模态分解(EMD)，它将噪声分解到高频，因此可以有效地去除高频噪声。本文提出的ADS-B信号降噪方法基于EEMD-PE，主要包括以下步骤：
(1)将原始ADS-B信号进行EEMD-PE分解。
(2)对分解后的每个IMF(固有模态函数)进行去噪处理。
(3)将各个去噪后的IMF进行合成，得到降噪后的ADS-B信号。
(4)对降噪后的ADS-B信号进行评估。
三、数据仿真实验
为了验证本文提出的基于EEMD-PE的ADS-B信号降噪方法的有效性，本文采用了Simulink模块在Matlab平台上进行了数据仿真实验。具体操作过程如下：
(1)生成仿真数据，其中包含噪声和ADS-B信号。
(2)对仿真数据进行分解，得到各个IMF。
(3)对各个IMF进行去噪处理。
(4)将各个去噪后的IMF进行合成，得到降噪后的ADS-B信号。
(5)对降噪后的ADS-B信号进行评估。
仿真结果表明，采用本文提出的降噪方法可以有效地去除ADS-B信号中的噪声，从而显著提高了信号的质量和可靠性。
四、结论和展望
本文提出了一种基于EEMD-PE的ADS-B信号降噪方法，该方法能够有效地去除ADS-B信号中的噪声，从而提高了信号质量和可靠性。实验结果表明，该方法具有较好的效果和可行性。不过，本文中的数据仿真实验仅是一种虚拟的测试，因此，需要在实际的应用场景中进行更加深入的研究和验证。同时，还需要进一步对本文提出的降噪方法进行优化和改进，以满足实际应用的需求。