探冰雷达由于覆盖面积广、探测效率高等优点被广泛用于极地冰盖探测。处理探冰雷达数据的多元变分模态分解算法(Multivariate Variational Mode Decomposition，MVMD)是对变分模态分解算法(Variational Mode Decomposition ，VMD)的改进。MVMD从单通道扩展到了多通道，在时频域具有较高分辨率。然而，传统的MVMD预先给定的惩罚因子和本征模态函数(Intrinsic mode function,IMF)分量个数K具有随机性。本文提出利用粒子群算法对其参数进行搜索，以确定惩罚因子和IMF分量个数。再结合能量熵、信噪比(Signal-to-noise Ratio ，SNR)和均方根误差(Root Mean Square Error ，RMSE)三个量化参数对雷达信号分解结果进行判断，选取最佳分量组合，达到压制噪声的目的。我们进一步基于组合粒子群算法(Particle Swarm Optimization，PSO)的MVMD方法对东南极冰盖的机载RES调查数据进行处理。结果表明该方法能够有效地压制RES信号中的噪声，增强基底弱信号，提高信噪比。本文提出的联合方法将有利于还原冰盖深部弱信号，为数据解释提供帮助。
 

无线电回波探测(RES)