CN105891784B - 雷达的风电场杂波抑制中风轮机朝向估计方法 - Google Patents

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Abstract

一种雷达的风电场杂波抑制中风轮机朝向估计方法。其包括：首先根据风电场中各风轮机相对于雷达的位置关系确定风轮机所在的雷达分辨单元，并分析这些雷达分辨单元的频谱。根据各风轮机所在雷达分辨单元的频谱宽度，估算对应的线速度，该速度为风轮机叶片尖端相对于雷达的最大径向线速度。建立各风轮机叶片尖端最大径向线速度与风轮机朝向角对应关系的方程。最后利用雷达与风轮机间的位置关系，并利用风电场中所有风轮机朝向一致的特点求解方程而估计出风轮机朝向角。风轮机朝向角是雷达的风电场杂波抑制中所需要的一个重要参数，本发明可以为有效抑制风电场杂波对雷达系统的干扰奠定技术基础。

Description

雷达的风电场杂波抑制中风轮机朝向估计方法
技术领域
本发明属于雷达信号处理技术领域,特别是涉及一种雷达的风电场杂波抑制中风轮机朝向估计方法。
背景技术
研究表明风电场作为一种特殊的高大障碍物，可能对包括航管监视雷达、气象雷达、无线电导航设备在内的无线电设备产生显著影响，因此若能对航管监视雷达、气象雷达等雷达系统中风电场杂波进行有效抑制，对于保障雷达设备正常工作以及飞行安全无疑具有重要意义。
利用雷达信号处理机采用信号处理方法抑制风电场杂波是减轻或消除风电场杂波干扰的一种成本相对低廉且有效的方法，采用信号处理方法获取风轮机朝向参数可以为风电场杂波抑制方法提供重要信息。
目前已有的利用信号处理获取风轮机朝向的方法通常是先利用风轮机雷达回波信号的时频谱特征获取风轮机的转速，再利用由时频谱得到的风轮机叶尖相对雷达的最大径向线速度，以及由风轮机转速和叶片长度推得的叶尖线速度，推算出风轮机旋转面相对雷达视线的夹角。
但是，上述方法利用时频谱特征获取风轮机转速时，需要利用凝视模式的雷达回波数据，但实际雷达往往采用旋转扫描方式工作，因此无法获得凝视模式的数据，所以上述获取风轮机转速的方法在实际中往往不可行。同时，目前的方法对于风电场中各风轮机间的关系也未充分利用。
发明内容
为了解决上述问题，本发明的目的在于提供了一种雷达的风电场杂波抑制中风轮机朝向估计方法。
为了达到上述目的，本发明提供的雷达的风电场杂波抑制中风轮机朝向估计方法包括按顺序进行的下列步骤：
步骤一：根据风电场中各风轮机相对于雷达的位置关系确定风轮机所在的雷达分辨单元，并分析这些雷达分辨单元的频谱，然后根据各风轮机所在雷达分辨单元的频谱宽度估算出对应的线速度，该线速度为风轮机叶片尖端相对于雷达的最大径向线速度；
步骤二：对于每台风轮机，建立各风轮机叶片尖端最大径向线速度与风轮机朝向角对应关系的方程；
步骤三：计算各风轮机间的空间距离，将距离较近的两台或多台风轮机编为一组；
步骤四：利用风电场中所有风轮机朝向一致的特点，联立同一组中多台风轮机叶片尖端最大径向线速度与风轮机朝向角对应关系的方程组，估算出各台风轮机相一致的朝向角，不同组风轮机将估算出多个朝向角；
步骤五：对估算出的多个朝向角进行筛选，将筛选后剩下的朝向角的均值作为最终的朝向角估算结果。
在步骤四中，所述的同一组中多台风轮机叶片尖端最大径向线速度与风轮机朝向角对应关系的方程组为：
式中vi(i＝1,2,…,n)为第i台风轮机叶片尖端相对于雷达的最大径向线速度，θi(i＝1,2,…,n)为雷达到第i台风轮机旋转面中心视线相对正北方向的方位角，mj为第j组所有风轮机相同的叶片尖端最大线速度，αj为第j组所有风轮机相同的朝向角。利用已知的vi，θi求解风轮机朝向角αj。
在步骤五中，所述的对估算出的多个朝向角进行筛选，提高风轮机朝向估计准确度的方法为：对不同组风轮机估算出的多个朝向角进行统计分析，计算其均值与标准差，并计算由均值加减若干倍的标准差所确定的区间，剔除估计出的多个朝向角中不在该区间内的估计值。
本发明提供的雷达的风电场杂波抑制中风轮机朝向估计方法适用于航管一次监视雷达和多普勒天气雷达，可以为上述雷达系统基于信号处理的风电场杂波抑制方法，解决风轮机朝向角这一重要参数的估计问题。
附图说明
图1为本发明提供的雷达的风电场杂波抑制中风轮机朝向估计方法流程图。
图2为本发明中风轮机朝向角定义。
图3为本发明中各风轮机与雷达的位置关系。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明提供的雷达的风电场杂波抑制中风轮机朝向估计方法进行详细说明。
如图1所示，本发明提供的雷达的风电场杂波抑制中风轮机朝向估计方法包括按顺序进行的下列步骤：
步骤一：根据风电场中各风轮机相对于雷达的位置关系确定风轮机所在的雷达分辨单元，并分析这些雷达分辨单元的频谱，然后根据各风轮机所在雷达分辨单元的频谱宽度估算出对应的线速度，该线速度为风轮机叶片尖端相对于雷达的最大径向线速度。
首先利用航管一次监视雷达或多普勒天气雷达的包括接收信号采样频率、脉冲重复频率、雷达旋转速度、雷达仰角在内的参数，计算出每一个雷达的距离、方位和高度分辨单元的大小，并根据各风轮机到雷达的空间几何位置关系，确定出风轮机所在的雷达分辨单元。
积累一定时间长度的回波信号，并利用傅立叶变换分析风轮机所在雷达分辨单元的频谱。由于风轮机所在雷达分辨单元中风轮机叶片从轮毂到叶尖的线速度是连续变化的且具有较宽的频谱，因此提取出风轮机所在雷达分辨单元的频谱宽度，频谱宽度对应于叶片尖端相对于雷达的最大径向线速度，为叶片上各点的最大径向线速度，由式
可得叶片尖端相对于雷达的最大径向线速度v，式中B为风轮机所在雷达分辨单元的频谱宽度，λ为雷达射频频率。
步骤二：对于每台风轮机，建立各风轮机叶片尖端最大径向线速度与风轮机朝向角对应关系的方程。
如图2所示，风轮机朝向角α定义为风轮机旋转面与正北方向的夹角(-π/2<α≤π/2)，图2中AB为风轮机旋转面在地平面上的投影。图3为各风轮机及其旋转面方向与雷达位置关系的示意图。图3中，R为雷达天线中心位置，W1、W2、W3为各台风轮机叶片中心位置，AB、CD、EF为各风轮机旋转面在地平面上的投影，RW1、RW2、RW3为雷达到风轮机旋转面中心视线在地平面上的投影。由图3可知，设雷达到风轮机旋转面中心视线在地平面上的投影相对正北方向的方位角为θ(0≤θ<2π)，则可以得到风轮机叶片尖端最大径向线速度与风轮机朝向角对应关系的方程为：
vi＝micos(θi-αi) (2)
式中vi为第i台风轮机叶片尖端相对于雷达的最大径向线速度，mi为第i台风轮机叶片尖端的最大线速度，θi为雷达到第i台风轮机旋转面中心视线相对正北方向的方位角，αi为第i台风轮机的朝向角。式中mi与αi是未知的。
步骤三：计算各风轮机间的空间距离，将距离较近的两台或多台风轮机编为一组。
计算各风轮机间的空间距离，各风轮机的位置通常由经纬度和高度给出，可以使用大地主题解算的方法计算出各风轮机间受水平距离和高度差影响的空间距离，再将距离较近的两台或多台风轮机编为一组。
若将距离较近的两台风轮机编为一组，可建立已编组和未编组两个列表，开始时所有风轮机均在未编组列表中。从未编组列表中取出任意一台风轮机，再在未编组列表中选取与该风轮机空间距离最近的风轮机，将这两台风轮机编为一组并放入已编组列表中。类似地对所有风轮机进行编组。若最后在未编组列表中只剩下一台风轮机，则将该风轮机舍去。
若将距离较近的多台风轮机编为一组，同样建立已编组和未编组两个列表，开始时所有风轮机均在未编组列表中。从未编组列表中取出任意一台风轮机，再在未编组列表中选取与该风轮机空间距离小于给定阈值的风轮机，将这些风轮机编为一组并放入已编组列表中。类似地对所有风轮机进行编组，最后舍去仅包含一台风轮机的编组。空间距离阈值可根据实际情况取不同的值，以使每组中能包含数台风轮机并且尽可能取小为原则，例如取10倍的风轮机叶轮直径。
步骤四：利用风电场中所有风轮机朝向一致的特点，联立同一组中多台风轮机叶片尖端最大径向线速度与风轮机朝向角对应关系的方程组，估算出各台风轮机相一致的朝向角，不同组风轮机将估算出多个朝向角。
由于同一风电场中所有风轮机的朝向均一致，即式(2)中，所有风轮机的朝向角αi均相同。但同一时刻同一风电场中不同风轮机的转速可能会有差异，相距较近的位置风速接近，同时距离相近的风轮机转速也接近，所以可以认为步骤三得到的同一组内的风轮机转速近似相等。又因为同一风电场中通常均采用同一型号的风轮机，叶片长度相同，因此风轮机转速相同时叶片尖端的最大线速度也相同。即式(2)中同一组的风轮机叶片尖端的最大线速度mi也相同。联立同一组中多台如式(2)所示的风轮机叶片尖端最大径向线速度与风轮机朝向角对应关系的方程,即对于第j组风轮机，有
上述方程组中只需要两个方程即可求出未知的第j组风轮机叶片尖端的最大线速度mj与风轮机朝向角αj，若多于两个方程则求最小二乘解。不同组求得的风轮机叶片尖端的最大线速度与风轮机朝向角一般也不同。
步骤五：对估算出的多个朝向角进行筛选，将筛选后剩下的朝向角的均值作为最终的朝向角估算结果。
计算由步骤四求得的所有风轮机朝向角αj的均值与标准差σ，然后计算出由上述均值加减若干倍的标准差所确定的区间，例如以风轮机朝向角的均值加减1倍标准差的区间为剔除不在该区间内的风轮机朝向角αj，以避免误差较大的数据或错误数据对估计结果造成干扰，最后重新计算剩下的风轮机朝向角αj的均值E[α]，该值即为最终的朝向角估算结果。

Claims (3)

1.一种雷达的风电场杂波抑制中风轮机朝向估计方法，其特征在于：所述的方法包括按顺序进行的下列步骤：
步骤一：根据风电场中各风轮机相对于雷达的位置关系确定风轮机所在的雷达分辨单元，并分析这些雷达分辨单元的频谱，然后根据各风轮机所在雷达分辨单元的频谱宽度估算出对应的线速度，该线速度为风轮机叶片尖端相对于雷达的最大径向线速度；
步骤二：对于每台风轮机，建立各风轮机叶片尖端最大径向线速度与风轮机朝向角对应关系的方程；
步骤三：计算各风轮机间的空间距离，将距离较近的多台风轮机编为一组；
步骤四：利用风电场中所有风轮机朝向一致的特点，联立同一组中多台风轮机叶片尖端最大径向线速度与风轮机朝向角对应关系的方程组，估算出各台风轮机相一致的朝向角，不同组风轮机将估算出多个朝向角；
步骤五：对估算出的多个朝向角进行筛选，将筛选后剩下的朝向角的均值作为最终的朝向角估算结果。
2.根据权利要求1所述的雷达的风电场杂波抑制中风轮机朝向估计方法，其特征在于：在步骤四中，所述的同一组中多台风轮机叶片尖端最大径向线速度与风轮机朝向角对应关系的方程组为：
式中vi(i＝1,2,…,n)为第i台风轮机叶片尖端相对于雷达的最大径向线速度，θi(i＝1,2,…,n)为雷达到第i台风轮机旋转面中心视线相对正北方向的方位角，mj为第j组所有风轮机相同的叶片尖端最大径向线速度，αj为第j组所有风轮机相同的朝向角；利用已知的vi，θi求解风轮机朝向角αj。
3.根据权利要求1所述的雷达的风电场杂波抑制中风轮机朝向估计方法，其特征在于：在步骤五中，对估算出的多个朝向角进行筛选，提高风轮机朝向估计准确度的方法为：对不同组风轮机估算出的多个朝向角进行统计分析，计算其均值与标准差，并计算由均值加减若干倍的标准差所确定的区间，剔除估计出的多个朝向角中不在该区间内的估计值。
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Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110261836B (zh) * 2019-06-27 2023-03-03 中国航空工业集团公司雷华电子技术研究所 一种抑制由大型风力发电机叶片引起假目标的方法
CN112882017B (zh) * 2019-11-29 2023-11-21 南京理工大学 一种基于多普勒雷达的风电叶片损伤监测方法及系统

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102721954A (zh) * 2012-07-05 2012-10-10 中国民航大学 基于动态杂波图的风电场杂波识别与抑制方法
CN104931949A (zh) * 2015-06-15 2015-09-23 中国民航大学 雷达扫描模式下风轮机杂波背景下飞机目标检测方法
CN104951492A (zh) * 2014-11-27 2015-09-30 国网山东省电力公司应急管理中心 基于电网gis风电场专业气象监测和预警方法及系统
CN105260953A (zh) * 2015-12-02 2016-01-20 甘肃省电力公司风电技术中心 一种综合风电场理论出力评估仿真系统和评估方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102721954A (zh) * 2012-07-05 2012-10-10 中国民航大学 基于动态杂波图的风电场杂波识别与抑制方法
CN104951492A (zh) * 2014-11-27 2015-09-30 国网山东省电力公司应急管理中心 基于电网gis风电场专业气象监测和预警方法及系统
CN104931949A (zh) * 2015-06-15 2015-09-23 中国民航大学 雷达扫描模式下风轮机杂波背景下飞机目标检测方法
CN105260953A (zh) * 2015-12-02 2016-01-20 甘肃省电力公司风电技术中心 一种综合风电场理论出力评估仿真系统和评估方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Adaptive Subspace Detection for Wideband Radar Using Sparsity in Sinc Basis;Zhang Xiao-Wei;《IEEE GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING LETTERS》;20111130;第11卷(第11期);正文第1916-1920页 *
Design of a miniature wideband radar experimental system;Zhang Xiao-wei 等;《IEEE》;20111231;正文858-861页 *
扫描工作模式的航管监视雷达风电场回波信号的微多普勒特征分析;何炜琨 等;《信号处理》;20151031;第31卷(第10期);正文第1241-1246页 *

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