基于CEEMDAN和散布熵的飞行数据滤波

摘要：

为解决飞行数据中高频噪声对后续应用产生干扰的问题,提出基于自适应完备集合经验模态分解(CEEMDAN)和散布熵的飞行数据滤波方法.运用CEEMDAN将飞行数据自适应分解成一组固有模态函数(IMF);采用散布熵判断各IM F的噪声含量,若IM F中的有用信号完全被噪声掩盖,则予以去除,若IM F包含少量高频噪声,利用无偏似然估计阈值与改进阈值函数进行去噪;将处理后的IM F叠加以重构飞行数据.通过实例验证了该方法的有效性,其可提高飞行数据的可信度.

关键词：飞行数据、自适应完备集合经验模态分解、散布熵、阈值去噪、数据滤波

所属期刊栏目：42

分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)

资助基金：中美绿色航线合作基金项目GH201661279

在线出版日期：2021-09-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：2657-2663