文献类型：期刊文章

作　　者：山雨[1] 常亮[1] 张希兵[1] 吕通发[1]

Shan Yu;Chang Liang;Zhang Xibing;Lü Tongfa(State Grid Inner Mongolia East Electric Power Co.,Ltd.,Xing'an Power Supply Company,Wulanhaote,Inner Mongolia 137400,China)

机构地区：[1]国网内蒙古东部电力有限公司兴安供电公司,内蒙古乌兰浩特137400

出　　处：《应用激光》

年　　份：2021

卷　　号：41

期　　号：1

起止页码：161-166

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD2021_2022、JST、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：激光回波易被噪声污染,被干扰或遮挡时会出现数据缺失。针对该问题,提出一种基于贝叶斯因子分析(Bayesian factor analysis, BFA)模型的激光回波信号增强算法。首先利用因子分析(factor analysis, FA)模型对激光回波进行建模,从而将信号增强问题转换为对模型参数的求解问题;然后将自动相关确定(automatic relevance determination, ARD)理论引入FA模型,实现对因子个数的自适应寻优;最后采用变分贝叶斯期望最大(variational Bayes expectation maximization, VBEM)算法对模型参数进行迭代更新,在贝叶斯后验概率最大准则下实现激光回波的噪声抑制和缺失样本恢复。基于实测数据开展试验,在低信噪比和数据随机缺失情况下,所提方法能够获得较好的噪声抑制性能和较高的缺失样本恢复性能,从而保证后续信号处理能够准确采集到回波中的高价值信息。

关 键 词：激光信号处理  噪声抑制 因子分析模型 样本缺失  信号增强

分 类 号：TN958]