一种基于CEEMDAN-改进小波阈值的OTDR信号去噪算法

为了解决光时域反射仪(optical time domain reflectometer,OTDR)中背向散射信号受噪声干扰严重问题,本文提出了一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)和改进小波阈值的OTDR信号去噪算法,利用CEEMDAN分解算法具有的抗模态混叠现象和降低重构误差等优点,将信号分解为若干IMF分量,根据相关系数的分析方法,找到噪声占主导的本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量和信号占主导的IMF分量的临界点,去除噪声占主导的IMF分量,并将改进的小波阈值去噪方法对信号占主导的IMF分量进行去噪,最后重构信号.结果表明,本文提出的方法与传统的硬阈值方法、CEEMDAN-硬阈值方法和改进的小波阈值方法相比,能更好地抑制噪声,并达到更好的去噪效果,突显OTDR事件特征,更易于事件的检测.