喻伟+赵立业

摘要：为了有效地进行海洋重力测量数据的信噪分离，本文提出了基于互补总体经验模式分解（CEEMD）和小波包变换（WPT）的重力数据信噪分离方法。该方法利用CEEMD将海洋重力测量信号分解为从高频到低频的不同固有模式函数（IMF）分量以及趋势项，为进一步提取出各IMF分量中的有用重力信号，本文采用小波包变换对各IMF分量进行小波包分解降噪，最后将从各分量提取出的有用信号与趋势项进行信号重构，实现重力数据的信噪分离。本文通过仿真数据和实测数据对该方法进行了验证，结果表明本文提出的重力数据信噪分离方法能有效的抑制噪声干扰，保留有用的重力信号，实现较高精度的重力信号提取。

关键词：重力数据；信噪分离；互补总体经验模式分解；小波包变换

中图分类号：TH761 文献标识码：A DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2015.02.011

0 引言

水下运载体由于其工作环境的特殊性，大多以惯性导航作为主要的导航手段。而惯性导航的导航误差会随着时间积累，难以保证长时间的导航精度。重力/惯性组合导航正是利用测量地球重力信息，并以此来修正惯性导航系统的误差，已经成为近年来惯性组合导航领域研究的热点和前沿。因此，研究海洋重力数据处理技术，对于提高惯性导航系统的精度有着重要的意义。

常用于重力测量数据信噪分离的算法有传统的FIR和IIR低通滤波、基于系统模型的卡尔曼滤波和H∞滤波算法以及基于矩阵理论的奇异值分解滤波等等。……