基于ICEEMD-ICA与MDP准则的变形监测数据去噪方法

作     者：许承权 范千 XU Chengquan;FAN Qian

作者机构：闽江学院地理与海洋学院福建福州350108 福州大学土木工程学院福建福州350108 

出 版 物：《武汉大学学报（信息科学版）》 (Geomatics and Information Science of Wuhan University)

年 卷 期：2021年第46卷第11期

页      面：1658-1665页

核心收录：

学科分类：0709[理学-地质学] 08[工学] 0708[理学-地球物理学] 0705[理学-地理学] 0815[工学-水利工程] 0813[工学-建筑学] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 081301[工学-建筑历史与理论] 

基　　金：国家自然科学基金(41404008) 福建省自然科学基金(2020J01834) 福建省交通运输科技项目(202103) 厦门市建设局科技计划(XJK2020-1-7) 福建省住建厅科技研究开发计划(2020-K-73) 龙岩市科技计划(2020LYF9005) 广西空间信息与测绘重点实验室开放基金(19-185-10-03) 

主　　题：改进完备集成经验模态分解 独立分量分析 二次虚拟噪声 最小失真准则 变形监测数据去噪 

摘      要：针对经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)方法存在信噪分离不准确的缺陷,以及独立分量分析(independent component analysis,ICA)存在不确定性的问题,提出了一种改进完备集成经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition,ICEEMD)、ICA与最小失真准则(minimal distortion principle,MDP)相结合进行变形数据去噪的方法。首先,使用ICEEMD方法对变形监测数据进行有效分解,并以此构建虚拟噪声信号;其次,对虚拟噪声进行二次ICEEMD分解,提取更接近真实噪声的二次虚拟噪声信号,再以二次虚拟噪声和原变形数据组成输入观测通道,使用ICA进行处理;然后,通过计算ICA处理后的独立分量与输入信号的相关系数,解决独立分量的排序不确定性与相位不确定性问题;最后,使用MDP准则有效解决了独立分量的幅值不确定性。对加噪仿真数据和实际桥梁GNSS变形监测数据进行详细分析,结果表明,所提方法可取得良好的去噪效果,有效提升去噪的性能指标,充分验证了所提方法在变形监测数据去噪中具备的可行性和有效性。