1.一种基于互补集合模态分解和SG滤波的雷云点电荷定位方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、利用互补集合经验模态分解将大气电场信号分解成一系列固有模态函数IMF分量；

步骤二、通过Savitzky‑Golay滤波对固有模态函数IMF去除噪声和信号重构；

步骤三、对去噪和信号重构后的数据进行雷暴云点电荷定位，并改变信号样本数，对数据的分解阶数、信噪比和点电荷定位性能进行对比分析。

2.根据权利要求1所述的基于互补集合模态分解和SG滤波的雷云点电荷定位方法，其特征在于，步骤一中，所述大气电场信号分解包括以下步骤：(一)设原大气电场信号为x(n)，分别对该信号加入、减去白噪声ω(n)，得到第i次信号为：

其中，i为添加高斯白噪声的次数，i＝1,2,...,N；

(二)对信号 进行分解，得到M个 同样地，分解 得到K个 其中，分别表示第i次加入、减去白噪声后分解得到的第j个IMF，j＝1,2,...,M；

(三)集成平均后，第j个IMF分量IMFj(n)为：(四)分别计算每个IMFj(n)的自相关函数值IMFj'(n)。

3.根据权利要求2所述的基于互补集合模态分解和SG滤波的雷云点电荷定位方法，其特征在于，步骤(二)中，所述信号 分解是利用与经典EMD相同的算法步骤。

4.根据权利要求1所述的基于互补集合模态分解和SG滤波的雷云点电荷定位方法，其特征在于，步骤二中，所述去除噪声和信号重构包括以下步骤：(一)根据噪声和信号的自相关特性，判断出噪声占主导的模态分量为IMF1(n)～IMFk(n)；

(二)对噪声占主导作用的模态分量使用Savitzky‑Golay滤波，得到去噪后的各分量为IMF1″(n)～IMFk″(n)；

(三)利用滤波后的模态分量和剩余分量，得到重构后的大气电场信号x'(n)为：

5.根据权利要求1所述的基于互补集合模态分解和SG滤波的雷云点电荷定位方法，其特征在于，步骤三中，所述雷暴云点电荷定位包括以下步骤：(一)以N点为坐标原点，建立三维直角坐标系，其中：S(x,y,z)为雷暴云点电荷所在位置；N(0,0,0)为三维大气电场仪测试点所在位置；h表示大气电场仪自身高度与其所处位置的海拔之和；雷暴云点电荷水平偏角和仰角分别为α，β；r为点电荷S到电场仪N的距离；在大气电场仪N处，测得S的大气电场信号为x(n)，根据电场分量两两正交性，得到x、y、z方向上的电场分量分别为Ex、Ey、Ez；

(二)利用镜像法得到了雷暴云点电荷球坐标(r,α,β)、直角坐标(x,y,z)的关系：其中，

(三)考虑到电场分量与雷暴云点电荷方位的对应关系，定义正北方向Ex大于0，正东方向Ey大于0，对点电荷方位进行校正。校正后的点电荷球坐标(r',α',β')、直角坐标(x',y',z')分别为：