基于小波阈值–卡尔曼的水田旋耕平地机倾角信号的去噪方法
【摘要】 基于全球卫星导航系统(GNSS)的水田旋耕平地机田间试验，采集平地机在调平过程中的倾角信号，采用小波硬阈值法，获取低频信号，并实时估计倾角信号的噪声方差，作为卡尔曼滤波的修正信息，再将低频信号作为系统输入，运用卡尔曼滤波对信号进行二次修正。试验结果表明:小波硬阈值–卡尔曼融合算法的滤波效果优于单一的小波阈值法和卡尔曼滤波，倾角信号经融合算法处理后，信号的信噪比由21.704提高到39.116，均方根误差从0.0351减小至0.0126。倾角信号中的噪声成分明显减少，信号的精确度更高。关键词:水田旋耕平地机;倾角信号;小波阈值法;卡尔曼滤波;融合去噪算法
