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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学申请的专利一种基于DCCA和EEMD的声纳浮标自噪声信号抑制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120009866B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510091791.1，技术领域涉及：G01S7/537；该发明授权一种基于DCCA和EEMD的声纳浮标自噪声信号抑制方法是由黄春龙;吉泉仲;张亮;曹然;张锋设计研发完成，并于2025-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于DCCA和EEMD的声纳浮标自噪声信号抑制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于DCCA和EEMD的声纳浮标自噪声信号抑制方法，属于水声信号处理技术领域，包括以下步骤：针对在海面波浪激励下受自噪声干扰的声呐浮标，进行声学数据、运动波速数据收集；采用DCCA计算宽带相关系数；采用EEMD和DCCA计算IMF分量相关系数；比较IMF分量相关系数和宽带相关系数的大小，模糊筛选自噪声；计算窄带自噪声数据；利用窄带自噪声数据进一步甄别含噪数据，联合所有不含噪声数据进行重构输出。本发明从声纳浮标自噪声产生的机理出发，深入探索声纳浮标自噪声与海面波浪间内蕴的相关性，挖掘互相关系数的累计概率密度分布规律，构建基于相关性准则的海面波浪激励下的声纳浮标自噪声抑制方法，实现对自噪声的有效抑制。

本发明授权一种基于DCCA和EEMD的声纳浮标自噪声信号抑制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于DCCA和EEMD的声纳浮标自噪声信号抑制方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、针对在海面波浪激励下受自噪声干扰的声呐浮标，进行声学数据收集，得到原始信号，记录对应时域的声呐浮标垂向运动波速数据； S2、针对原始信号和声呐浮标垂向运动波速数据采用DCCA算法进行互相关分析计算，得到宽带自噪声数据条件下的宽带相关系数； S3、针对原始信号采用EEMD算法进行模态分解，得到IMF分量，针对IMF分量和声呐浮标垂向运动波速数据采用DCCA算法进行互相关分析计算，得到IMF分量相关系数； S4、比较IMF分量相关系数和宽带相关系数的大小，若IMF分量相关系数低于宽带相关系数，模糊筛选出不含自噪声干扰的数据；反之则输出剩余含自噪声干扰的数据； S5、对S4输出的含自噪声干扰的数据进行重构和短时傅里叶变换，获得不同频率下的窄带自噪声数据； S6、利用窄带自噪声数据进一步甄别含噪数据并剔除，将剩余不含噪数据进行逆短时傅里叶变换后，联合S4中不含自噪声干扰的数据进行重构，输出降噪信号，完成声纳浮标自噪声信号的抑制。

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