针对弹载记录仪工作环境恶劣、实测冲击信号频率成分复杂及信噪比低而造成有效信号提取困难等问题，将改进辛几何模态分解（improved Symplectic geometry mode decomposition，简称ISGMD）与变分模态分解（variational modal decomposition，简称VMD）相结合，提出一种弹体冲击信号深度降噪方法。首先，对冲击信号进行初步奇异值分解，并基于修正余弦相似度的约束条件和决定系数的终止条件，将分解分量重构为独立的叠加辛几何分量；其次，基于样本熵-皮尔逊相关系数对叠加辛几何分量进行筛选分类；然后，对筛选后的含噪有效分量进行VMD深度分解，并与其余分量重构以实现弹体冲击信号的深度降噪；最后，基于该方法对实测试验数据进行了深度降噪性能验证。结果表明，相比于其他方法，ISGMD-VMD可使信噪比提高1~1.25倍，结构相似性提高1~1.3倍，为弹体优化设计和侵彻性能研究提供了数据支撑。