专利名称：基于动态杂波图的风电场杂波识别与抑制方法
技术领域：
本发明属于雷达探測技术领域，特别是涉及ー种基于动态杂波图的风电场杂波识别与抑制方法，其可以在风电场杂波背景下对航管监视雷达目标进行有效检测，对于保障航空飞行安全具有重要意义。
背景技术：
风能是取之不尽，用之不竭的清洁、无污染、可再生能源。与火力发电、燃油发电、核电相比其无需购买燃料，也无需支付运费，更无需对发电残渣、大气进行环保治理。但是，研究表明风电场对于飞行和航海安全可能产生显著影响，原因是风电场的主体是风轮机，其桅杆高度常接近或超过100m，因此会对电磁波产生強烈的反射；而风轮机工作时叶片不同，部分线速度也不同，因此其回波的多普勒谱很宽，所以常规基于多普勒信息的航管监视雷达就无法利用多普勒信息来区分风电场杂波和飞机目标回波。另外，因为现有的航管ー次雷达不具备目标高度向的分辨能力，于是风电场对雷达波的强散射又在其上空形成较大范围的雷达灵敏度降低区，结果造成目标漏检；另ー方面，风电场杂波会导致大量错误检測，这些检测结果所形成的点迹将会造成风电场区域形成大量错误的航迹，进而可能引起雷达处理器过载，此外，当目标航迹与风轮机点迹结合时将会导致目标航迹丢失，这些都会严重地威胁民航的空中交通安全。为了抑制风电场杂波，目前有关学者已提出一系列应对风电场杂波的方案，其中包括抠除风电场所在距离单元的回波数据，即将风电场所在距离门的数据直接剔除；抠除风电场所在区域的点迹的方法；采用距离方位门方法，即将风电场所在距离方位単元的数据直接剔除。这些方法的共同特点是都能够较彻底地消除风电场杂波的影响，但是同时也将风电场区域的目标回波数据和点迹彻底清除棹，特别是当风电场处于不工作状态时，若还采用上述较为苛刻的方法是不合理的，此外，上述方法均无法抑制风电场多径效应所形成的落入风电场区域外的杂波。
发明内容
为了解决上述问题，本发明的目的在于提供一种基于动态杂波图的风电场杂波识别与抑制方法，以解决在风电场杂波环境下航管目标的有效检测问题。为了达到上述目的，本发明提供的基于动态杂波图的风电场杂波识别与抑制方法包括按顺序进行的下列步骤I)航管监视雷达开机后首先采集并存储M次扫描的数据作为初始样本，然后求出该初始样本数据的统计平均，以形成初始准杂波图；2)根据所得到的初始准杂波图判断各距离单元的数据是否存在风电场杂波，并将判别为风电场杂波的単元进行标注，以形成杂波图；3)将当前次扫描所得数据与杂波图进行逐单元匹配，并将与杂波图中标注了杂波相对应的当前次扫描的数据从回波数据中抠除；
4)根据本次扫描得到的数据不断更新用于形成杂波图的样本，从而得到根据实际环境变化的动态杂波图，并将形成的动态杂波图用于实时处理各次扫描所得数据。所述的步骤2)中杂波图的形成是通过对步骤I)中初始准杂波图数据进行恒虚警处理得到的，即将超过恒虚警门限的単元标记为杂波单元。本发明提供的基于动态杂波图的风电场杂波识别与抑制方法与现有技术相比具有以下优点由于风电场不工作时(风轮机叶片静止)其回波多普勒值分布在O频附近很小的范围内，可以通过航管监视雷达动目标检测(moving target detection, MTI/MTD)技术很好地抑制掉；而风电场工作(风轮机叶片高速转动)吋，由于风轮机叶尖到轮毂的线速度不同，因此导致其回波多普勒谱展宽非常严重，很多情况下其多普勒谱占据航管监视雷达的整个多普勒单元，致使目标的多普勒信息被完全淹没，因此必须采取新的切实有效的措施 来抑制风轮机杂波，本发明所述的基于动态杂波图的风电场杂波识别与抑制方法正是这样ー种方法。本发明方法的目的在于找出包含风电场杂波的単元，并将其抠除，当航管目标和风轮机回波处于同一距离单元时，这样做虽然可能会在抑制杂波的同时导致目标信息丢失，但是，实际上这样做利远大于弊，如，风电场区域大量的风轮机回波会导致处理器过载；此外，风轮机回波强度较大，这会导致航管监视雷达恒虚警检测(constant false alarmrate, CFAR)门限提高，即形成大范围的灵敏度降低区，严重影响风电场及附近区域目标检測。此外，相比现有的固定杂波图方法，如距离方位门方法，本发明方法不但能抑制掉风轮机本身所形成的杂波，而且能够抑制由于风轮机多径效应所形成的位于风电场之外的多径杂波。
图I为本发明提供的基于动态杂波图的风电场杂波识别与抑制方法流程图。图2为风轮机回波强度随时间变化图。图3为多次扫描处理过程示意图。图4(a)为目标初始位置在风轮机之间时第I次扫描所得数据及检测门限。图4(b)为目标初始位置在风轮机之间时第6次扫描所得数据及检测门限。图4 (C)为目标初始位置在风轮机之间时6次扫描数据统计平均结果及检测门限。图4(d)为目标初始位置在风轮机之间时第I次扫描所得数据杂波抑制后結果。图4(e)为目标初始位置在风轮机之间时第6次扫描所得数据杂波抑制后結果。图5 (a)为信噪比(signal-to-noise ration, SNR)和杂噪比(clutter-to-noiseration, CNR)接近时第I次扫描所得数据及检测门限。图5(b)为SNR和CNR接近时第6次扫描所得数据及检测门限。图5 (C)为SNR和CNR接近时6次扫描数据统计平均结果及检测门限。图5 (d)为SNR和CNR接近时第I次扫描所得数据杂波抑制后結果。图5 (e)为SNR和CNR接近时第6次扫描所得数据杂波抑制后結果。图6(a)为考虑风轮机造成的多径效应时第I次扫描所得数据及检测门限。
图6(b)为考虑风轮机造成的多径效应时第6次扫描所得数据及检测门限。图6(c)为考虑风轮机造成的多径效应时6次扫描数据统计平均结果及检测门限。图6(d)为考虑风轮机造成的多径效应时第I次扫描所得数据杂波抑制后結果。图6 (e)为考虑风轮机造成的多径效应时第6次扫描所得数据杂波抑制后結果。
具体实施例方式下面结合附图和具体实施例对本发明提供的基于动态杂波图的风电场杂波识别与抑制方法进行详细说明。如图I所示，本发明提供的基于动态杂波图的风电场杂波识别与抑制方法包括按 顺序进行的下列步骤I)航管监视雷达开机后首先采集并存储M次扫描的数据作为初始样本，然后求出该初始样本数据的统计平均，以形成初始准杂波图。下面就形成准杂波图的意义进行详细说明由于风轮机固定部分——桅杆的回波可通过航管监视雷达传统的MTD技术较好地抑制棹，而转动的叶片则会导致其回波多普勒严重扩展，因此无法利用多普勒信息区分风轮机叶片回波和航管目标回波，因此这里只讨论风轮机叶片回波的处理。在远场条件下，若航管监视雷达仰角为Y，则风轮机的雷达散射截面积(RCS)随时间t的变化σ⑴可用式⑴来近似表达
Γ Nfσ( ) = /JlVi/.xos(<7)sin(A+ Wsinc(A) i(I)
_ n=\」其中，α为航管监视雷达视线在叶片旋转面上的投影线与叶片的夹角，风轮机上第η张叶片与航管监视雷达视线的夹角θ η可表示为Θ n = 2 frot+ [2 3 (η-1) /Ν] + φ (2)δη可展开为δ η = (kL/2) cos ( α ) cos ( β ) cos {2 π fr()tt+[2 π (η_1)/Ν]} (3)β为航管监视雷达视线与风轮机旋转平面之间的夹角，N为ー个风轮机所包含的叶片数目，为风轮机转动角频率，L为风轮机叶片长度，Φ为风轮机相对于參考点的初始夹角，r为风轮机到雷达之间的距离。风轮机的时变回波S(t)可由下式表示
ATtrS(t) ニ A.、「d(t)e_Jl
N_ A^r(4)= A-^y Lcos(a)cos(γ)sin [θη)sin c*(Sfi)e J λ
n=\图2为根据式(4)的风轮机RCS模型仿真的结果，可以看出风轮机的回波强度是时间的函数。考虑航管一次雷达某一方位(假设此方位存在风轮机)沿距离向的采样点数为L，则可以将该方位的接收数据写作一个如下式所示的L维向量<x>s = [X1 X2 …xL]T (5)式中レ]τ表示转置运算，く〉s，S= 1,2,…表示第s次扫描所得数据。假设风电场回波位于第m#，n#, k#距离门。第一次扫描时目标位于第i#距离门，由于目标处于运动状态，所以第二次扫描时目标将离开i#距离门，假设此时目标落入第i+j#距离门，其中j与目标速度有关……，那么我们可以将第一次扫描的数据记为くX〉i [Xi，X2，···，Xi，···，Xm，···，Xn，···，Xk，···，Xl] (6)其中目标所在距离单元的数据记为
权利要求
1.一种基于动态杂波图的风电场杂波识别与抑制方法，其特征在于所述的风电场杂波识别方法包括以下内容 1)航管监视雷达开机后首先采集并存储M次扫描的数据作为初始样本，然后求出该初始样本数据的统计平均，以形成初始准杂波图； 2)根据所得到的初始准杂波图判断各距离单元的数据是否存在风电场杂波，并将判别为风电场杂波的単元进行标注，以形成杂波图； 3)将当前次扫描所得数据与杂波图进行逐单元匹配，并将与杂波图中标注了杂波相对应的当前次扫描的数据从回波数据中抠除； 4)根据本次扫描得到的数据不断更新用于形成杂波图的样本，从而得到根据实际环境变化的动态杂波图，并将形成的动态杂波图用于实时处理各次扫描所得数据。
2.根据权利要求I所述的基于动态杂波图的风电场杂波识别与抑制方法，其特征在干所述的步骤2)中杂波图的形成是通过对步骤I)中初始准杂波图数据进行恒虚警处理得到的，即将超过恒虚警门限的単元标记为杂波单元。
全文摘要
一种基于动态杂波图的风电场杂波识别与抑制方法。其包括雷达采集并存储M次扫描数据作为初始样本，求出初始样本数据统计平均，形成准杂波图；根据准杂波图判断各距离单元数据是否存在风电场杂波，并将判别为风电场杂波的单元进行标注，形成杂波图；将当前次扫描所得数据与杂波图进行逐单元匹配，并将与杂波图中标注了杂波相对应的当前次扫描的数据从回波数据中抠除；根据本次扫描得到数据不断更新用于形成杂波图的样本，得到根据实际环境变化的动态杂波图，将动态杂波图用于实时处理各次扫描所得数据。本发明的基于动态杂波图的风电场杂波识别方法，其识别结果可用于航管监视雷达风电场杂波识别与抑制，对于保障航空飞行安全具有重要意义。
文档编号G01S7/36GK102721954SQ20121023128
公开日2012年10月10日 申请日期2012年7月5日 优先权日2012年7月5日
发明者吴仁彪, 王晓亮, 贾琼琼 申请人:中国民航大学