CN111239699B - 基于增量式极限学习机的气象雷达风电场杂波抑制方法 - Google Patents

基于增量式极限学习机的气象雷达风电场杂波抑制方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于增量式极限学习机(I‑ELM)的气象雷达风电场杂波抑制方法。该发明首先对信号进行预处理，然后利用气象信号距离连续性，设置气象信号的径向速度与谱宽预估值，构建训练样本。再对模型参数进行搜索与优化，最后利用优化后的I‑ELM算法建立预测模型，恢复出被污染距离单元的气象信号。仿真实验结果表明，本方法有效抑制了风力涡轮机杂波(WTC)，显著降低了由WTC污染引起的径向速度和谱宽估计偏差，且运算量小，适合工程应用。

Description

基于增量式极限学习机的气象雷达风电场杂波抑制方法
技术领域
本发明属于气象雷达杂波抑制领域，具体涉及风电场杂波基于增量式极限学习机的抑制方法。
背景技术
石油价格的不断上涨，以及全球气候变化的加剧，为许多替代能源——可再生清洁能源，铺平了道路，其中增长最快的是风力发电。风力发电作为一种清洁可再生能源，已得到世界各国广泛关注。由于风电场数量和规模呈指数式增长，风力涡轮机叶片高速旋转引起的时变运动杂波已成为制约气象雷达探测性能的主要限制因素。
传统杂波抑制技术都是基于杂波信号与气象回波在多普勒域或距离－多普勒域可分离条件，采用滤波或分离算法对杂波进行有效抑制。但风力涡轮机杂波由于大型叶片高速旋转，其多普勒频谱严重展宽甚至产生混叠，因此气象信号淹没在风力涡轮机杂波中，导致时、频滤波或分离算法均无法在抑制杂波信号的同时实现对气象信号的无损保留。因此时域滤波、频域滤波等方法均失效。对此，国内外科学家对风力涡轮机杂波抑制进行了深入研究，并提出了一些抑制方法。例如基于空间插值的风力涡轮机杂波抑制方法。不幸的是，气象数据是典型的时空数据，空间插值只利用气象信号在距离域的空间连续性，而忽略了多普勒域的相关性。另一种方法是通过形态成分分析(MCA)分离信号。然而，该算法的计算复杂度也在增加，不利于工程应用。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是：提供了一种基于增量式极限学习机的气象雷达风电场杂波抑制方法。首先对信号进行预处理，然后构建训练样本，对模型参数进行搜索和优化，最后利用优化后的I-ELM算法恢复出被污染的气象信号。
与现有算法相比，I-ELM算法有两个优点：一是可以在较小的误差下实现气象信号的恢复；其次，I-ELM算法复杂度低，学习速度快。在此基础上，提出了一种基于增量式极限学习机的WTC抑制自适应模型。通过对样本的训练，建立预测模型。实现了气象信号的精确恢复。
本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：
一种基于增量式极限学习机的气象雷达风电场杂波抑制方法，包括如下步骤：
步骤一、信号预处理，具体为：
对同时包含风力涡轮机杂波WTC和气象信号的距离单元置零，设该距离单元序号为a，通过快速傅里叶变换实现对第a±z个距离单元的相干积累，结果记为Xa±z(k)；
对第a±z个距离单元雷达回波信号进行频谱分析，分别估计出其气象信号频谱峰值对应的多普勒单元；
设各单元气象信号频谱峰值所在的最小多普勒单元序号为γmin，最大多普勒单元序号为γmax。考虑雷达天线副瓣的影响，选取雷达回波的第γmin-5～γmax+5个多普勒单元为多普勒单元样本，将其他多普勒单元置零，以该结果针对对应的Xa±z(k)进行更新，得到
Figure BDA0002414469560000029
对
Figure BDA0002414469560000021
进行逆傅立叶变换，得到预处理后的雷达回波时域信号；
步骤二、训练样本构建，具体为：
根据步骤一中经过预处理后的第a±z个距离单元依次构建训练样本，第i个训练样本为(ti,yi),i＝1,2,...,N，ti为第i个训练样本的输入，yi为第i个训练样本的输出，
Figure BDA0002414469560000022
Ri为第i个训练样本的距离，yi＝vi,i＝1,2,...,N或yi＝σi,i＝1,2,...,N，vi和σi分别为第i个训练样本气象信号的径向速度估计和谱宽估计，N＝20；
步骤三、模型参数搜索与优化，具体为：
根据步骤二中的N个训练样本，按照下式来对增量式极限学习机I-ELM中连接新增隐藏层节点与输出层的权重
Figure BDA0002414469560000023
进行估计：
Figure BDA0002414469560000024
其中,e(i)为第i个训练样本在新添加隐藏层节点之前的误差，
Figure BDA0002414469560000025
是新增隐藏层节点的输出向量，E＝[e(1),e(2),...,e(N)]T是在新添加隐藏层节点之前网络中产生的误差向量；
步骤四、I-ELM算法构建预测模型，具体为：
设最大隐藏层节点个数和期望误差分别为
Figure BDA0002414469560000026
和ε，I-ELM算法的学习过程如下：
初始化阶段：设定
Figure BDA0002414469560000027
Figure BDA0002414469560000028
为I-ELM中当前隐藏层节点个数，误差E＝Y，其中Y＝[y1,y2,...,yN]T表示期望输出；
学习阶段：当
Figure BDA0002414469560000031
且||E||＞ε时：
1)增加一个隐藏层节点：
Figure BDA0002414469560000032
2)为新增的隐藏层节点随机选取参数
Figure BDA0002414469560000033
3)计算新增隐藏层节点与输出层的权重：
Figure BDA0002414469560000034
4)计算增加第
Figure BDA0002414469560000035
个隐藏层节点后新网络的误差：
Figure BDA0002414469560000036
当
Figure BDA0002414469560000037
或||E||＜ε时算法结束，此时得到的最优的I-ELM结构即为气象信号径向速度和谱宽预测模型，计算出连接隐藏层节点和输出层节点的权重向量：yi＝vi时对应为
Figure BDA0002414469560000038
yi＝σi时对应为
Figure BDA0002414469560000039
步骤五、抑制WTC后的气象信号径向速度与谱宽估计，具体为：
根据气象信号径向速度和谱宽预测模型，对步骤一中的第a个距离单元分别进行径向速度与谱宽预测，得出抑制WTC后信号的径向速度与谱宽估计值：
Figure BDA00024144695600000310
Figure BDA00024144695600000311
其中，
Figure BDA00024144695600000312
Ra为第a个距离单元的距离，va为第a个距离单元抑制WTC后信号的径向速度估计值，σa为第a个离单元抑制WTC后信号的谱宽估计值。
进一步，步骤一中通过快速傅立叶变换实现相干积累：
Figure BDA00024144695600000313
式中，xa±z(n)为第a±z个距离单元雷达回波信号，Xa±z(k)为xa±z(n)经过傅立叶变换后的结果，K为脉冲数。
进一步，步骤一种由于气象信号径向速度的未知性，其多普勒峰值可能出现有如下两种特殊情况：
(1)多普勒峰值出现在零频附近，此时γmin-5＜0，则取第1～γmin、γmax～γmax+5、K-5+γmin～K个多普勒单元为多普勒单元样本；
(2)多普勒峰值出现在脉冲重复频率附近，此时γmax+5＞K，则取第1～5-K+γmax、γmin-5～γmin、γmax～K个多普勒单元为多普勒单元样本。
进一步，步骤一中预处理后的雷达回波信号为：
Figure BDA0002414469560000041
与现有技术相比，本发明具有以下技术效果：
1.基于增量式极限学习机的气象雷达风电场杂波抑制这一方法，学习速度快，泛化性能好，运算量低，有利于工程实现。
2.仿真实验结果表明，基于增量式极限学习机的气象雷达风电场杂波抑制方法可显著降低由WTC污染引起的径向速度和谱宽估计偏差，实现气象信号的精确恢复。
附图说明
图1为风力涡轮机与雷达关系图；
图2为本发明信号处理流程图；
图3为气象雷达回波信号距离—多普勒图；
图4为三种算法恢复出的气象信号径向速度估计误差分析对比图；
图5为三种算法恢复出的气象信号谱宽估计误差分析对比图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的技术方案进行详细说明：
本发明主要研究基于增量式极限学习机的气象雷达风电场杂波抑制方法，图1为风力涡轮机与雷达关系图，图2是信号处理流程。其主要步骤如下：
步骤一、雷达回波信号建模，具体为：
在本发明中，雷达回波信号包括：地杂波信号、气象信号、风力涡轮机信号，气象雷达回波信号距离—多普勒图如图3所示，三种回波信号仿真如下：
1.1地杂波信号：采用距离单元划分法，每个距离单元的宽度为
Figure BDA0002414469560000042
fs为采样频率，c为光速。将一个距离单元划分成180个杂波散射单元，每个距离单元的杂波数据即为这180个杂波散射单元的叠加。第l个距离单元，第n个脉冲地杂波回波信号为：
Figure BDA0002414469560000051
其中，ωt＝2πfd/fr为时域角频率，Rl为第l个距离单元的距离，F为天线增益，fd为多普勒频率，fr为脉冲重复频率，K表示脉冲数，L表示气象雷达与风力涡轮机之间回波信号移动路径上距离单元的总数。
1.2气象信号：气象目标是分布式目标，其回波信号可由多个散射单元的回波叠加形成。对第l个距离单元内所有散射单元的回波进行相干叠加，即为气象信号回波。第l个距离单元，气象信号在第n个回波信号采样可以表示为:
Figure BDA0002414469560000052
其中，U为第l个距离单元内散射单元的总数，Au为气象目标粒子u的幅度，由雷达方程决定。ωt为时域角频率，由下式可得：
Figure BDA0002414469560000053
其中，vu为气象目标粒子u的径向速度，λ为雷达波长。
1.3风力涡轮机信号：风力涡轮机由叶片、桅杆和轮机舱组成，风力涡轮机杂波主要由叶片和桅杆杂波组成。叶片是转动的，桅杆是静止的，采用散射点叠加模型。
叶片信号：风力涡轮机有三个叶片，它们的间隔是120度，所以两两之间在角度上有一个120度的滞后，首先考虑一个叶片，那么其它两个叶片只是相差120度。将每个叶片看成由多个散射点组成，一个叶片的杂波就是这些散射点的叠加，三个叶片散射点的叠加就是风力涡轮机叶片杂波。第n个脉冲，风力涡轮机叶片一个散射点p的回波信号：
Figure BDA0002414469560000054
其中，fc为雷达频率，
Figure BDA0002414469560000055
为时延，Tr为脉冲重复周期，Rp为散射点p到雷达的距离：
Figure BDA0002414469560000056
其中，Rg为风力涡轮机到雷达的距离，dp为叶片散射点p到叶片轴心的距离，
Figure BDA0002414469560000057
为参考叶片与雷达视线的夹角：
Figure BDA0002414469560000058
其中，α,β分别为方位角和俯仰角，θ为参考叶片与Y轴正方向的夹角。
去掉载波，可得基带信号为：
Figure BDA0002414469560000061
第n个脉冲，所有叶片总的回波信号为(风力涡轮机叶片数一般为3个)：
Figure BDA0002414469560000062
其中，P为叶片散射粒子的总数。
桅杆信号：桅杆是静止的，桅杆杂波也看成是多个散射点的叠加。第n个脉冲，桅杆散射点q的回波信号为：
Figure BDA0002414469560000063
其中，Rq为桅杆散射点q到雷达的距离：
Figure BDA0002414469560000064
其中，dq为桅杆散射点q到叶片轴心的距离。
去掉载波，可得基带信号：
Figure BDA0002414469560000065
第n个脉冲，整个桅杆的回波信号为：
Figure BDA0002414469560000066
其中，M为桅杆散射点的总数。
综上所述，第n个脉冲，风力涡轮机杂波信号为：
Figure BDA0002414469560000067
步骤二、信号预处理，具体为：
对同时包含WTC和气象信号的距离单元置零，设该距离单元序号为a，对第a±z(z＝1,2,...,10)个距离单元进行相干积累，可通过快速傅立叶变换实现：
Figure BDA0002414469560000068
式中，xa±z(n)为第a±z个距离单元雷达回波信号，Xa±z(k)为xa±z(n)经过傅立叶变换后的结果，K为脉冲数。经过相干积累，信噪比提高了K倍。
对训练单元雷达回波信号进行频谱分析，分别估计出其气象信号频谱峰值对应的多普勒单元。设各训练单元气象信号频谱峰值所在的最小多普勒单元序号为γmin，最大多普勒单元序号为γmax。考虑雷达天线副瓣的影响，选取雷达回波的第γmin-5～γmax+5个多普勒单元为多普勒单元样本，将其他多普勒单元置零，以该结果针对对应的Xa±z(k)进行更新，得到
Figure BDA0002414469560000071
由于气象信号径向速度的未知性，其多普勒峰值可能出现两种特殊情况：(1)多普勒峰值出现在零频附近，此时γmin-5＜0；(2)多普勒峰值出现在脉冲重复频率附近，此时γmax+5＞K；由于频域信号的周期性，针对以上两种特殊情况，采用如下方法选取多普勒单元样本：(1)当γmin-5＜0时，取第1～γmin、γmax～γmax+5、K-5+γmin～K个多普勒单元为多普勒单元样本；(2)当γmax+5＞K时，取第1～5-K+γmax、γmin-5～γmin、γmax～K个多普勒单元为多普勒单元样本。
对
Figure BDA0002414469560000072
进行逆傅立叶变换，得到预处理后的雷达回波时域信号：
Figure BDA0002414469560000073
步骤三、训练样本构建，具体为：
为了实现气象信号的无损恢复，本方法选取与被污染距离单元相邻的未受污染的距离单元气象信号的径向速度与谱宽来构建训练样本，根据步骤一中经过预处理后的第a±z个距离单元依次构建N(N＝20)个训练样本，第i个训练样本为(ti,yi),i＝1,2,...,N，ti为第i个训练样本的输入，yi为第i个训练样本的输出。
针对气象信号，第i个训练样本的输入为：
Figure BDA0002414469560000074
式中，Ri为第i个训练样本的距离。
本方法分别选取气象信号的径向速度估计和谱宽估计进行预测，则第i个样本的输出为：yi＝vi,i＝1,2,...,N或yi＝σi,i＝1,2,...,N。其中，vi和σi分别为第i个训练样本气象信号的径向速度估计和谱宽估计。
步骤四、模型参数搜索与优化，具体为：
增量式极限学习机(I-ELM)是一种基于前馈神经网络(SLFN)的学习方法，其主要思想是：通过逐个向网络中增加隐藏层节点来确定最优的网络结构，直到达到最大隐藏层节点个数或者期望误差，并且在每增加一个新隐藏层节点时，已存在隐藏层节点的输出权重保持不变，只需计算新增隐藏层节点与输出层的连接权重。其网络序列生成的迭代公式为：
Figure BDA0002414469560000081
其中，
Figure BDA0002414469560000082
表示第
Figure BDA0002414469560000083
步所产生的网络输出，
Figure BDA0002414469560000084
表示第
Figure BDA0002414469560000085
步所增隐藏层节点的隐藏层输出，
Figure BDA0002414469560000086
表示连接新增隐藏层节点与输出层的权重。本方法中选用的隐藏层节点类型为加型隐藏层节点，激活函数为g，第j个隐藏层节点处对应的输出gj具有如下形式：
Figure BDA0002414469560000087
其中，wj为连接输入层与第j个隐藏层节点的权重向量，bj为第j个每个隐藏层节点对应的偏差，
Figure BDA0002414469560000088
为当前网络中的隐藏层节点个数，T＝[t1,t2,...,ti]i＝1,2,...,N。
按照下式直接计算可得
Figure BDA0002414469560000089
Figure BDA00024144695600000810
其中，
Figure BDA00024144695600000811
表示增加第N～个隐藏层节点前网络的输出误差，f为目标函数，||·||为范数运算。
由于在许多实际应用中，我们并不能明确知道f的具体形式，因而无法根据上式来求出
Figure BDA00024144695600000812
的值。对于给定的N个训练样本(ti,yi),i＝1,2,...,N，ti＝[ti1,ti2,...,tis]T,yi＝[yi1,yi2,...,yim]T，其中，ti,yi分别为第i个样本的输入与输出，s为输入层节点个数，m为输出层结点个数。可以按照下式来对其进行估计：
Figure BDA00024144695600000813
其中，e(i)为第i个训练样本在新添加隐藏层节点之前的误差，
Figure BDA00024144695600000814
是新增隐藏层节点的输出向量，E＝[e(1),e(2),...,e(N)]T是在新添加隐藏层节点之前网络中产生的误差向量。
对于本方法中的增量式极限学习机(I-ELM)算法，输入层节点个数s＝3，输出层节点个数为m＝1。
步骤五、I-ELM算法构建预测模型，具体为：
对于给定的N个训练样本，设最大隐藏层节点个数和期望误差分别为
Figure BDA00024144695600000815
和ε。I-ELM算法的学习过程如下：
初始化阶段：设定
Figure BDA0002414469560000091
Figure BDA0002414469560000092
为网络中当前隐藏层节点个数，误差E＝Y，其中Y＝[y1,y2,...,yN]T表示期望输出；
学习阶段：当
Figure BDA0002414469560000093
且||E||＞ε时：
1)增加一个隐藏层节点：
Figure BDA0002414469560000094
2)为新增的隐藏层节点随机选取参数
Figure BDA0002414469560000095
3)计算新增隐藏层节点与输出层的权重：
Figure BDA0002414469560000096
4)计算增加第
Figure BDA0002414469560000097
个隐藏层节点后新网络的误差：
Figure BDA0002414469560000098
当
Figure BDA0002414469560000099
或||E||＜ε时算法结束，此时得到的就是最优的I-ELM结构。
在I-ELM算法中，隐藏层节点的输出权重是按照最小二乘法求出的，每增加一个隐藏层节点计算一次输出权重。
根据上述步骤，对步骤三中构建的样本进行训练，得到的最优的I-ELM结构即为气象信号径向速度和谱宽预测模型，计算出连接隐藏层节点和输出层节点的权重向量：yi＝vi时对应为
Figure BDA00024144695600000910
yi＝σi时对应为
Figure BDA00024144695600000911
步骤六、抑制WTC后的气象信号径向速度与谱宽估计，具体为：
根据步骤五中得到的最优网络结构，对步骤二中的第a个距离单元分别进行径向速度与谱宽预测，可以得出抑制WTC后信号的径向速度与谱宽估计值：
Figure BDA00024144695600000912
其中，
Figure BDA00024144695600000913
Ra为第a个距离单元的距离，wj、bj为步骤五中随机选取的参数，
Figure BDA00024144695600000914
Figure BDA00024144695600000915
为步骤五中求得的参数，va为第a个距离单元抑制WTC后信号的径向速度估计值，σa为第a个离单元抑制WTC后信号的谱宽估计值。
下面通过计算机仿真验证本发明方法的有效性。雷达系统仿真参数如表1所示，风力涡轮机系统仿真参数如表2所示。在本仿真实验中，以第25个距离单元为WTC和气象信号共存的距离单元。表3为第25个距离单元信号径向速度估计值的误差，由表3可以看出，第25个距离单元信号径向速度估计值的误差为4m/s左右，表明该距离单元已被WTC污染，无法直接从该距离单元准确估计出气象信号的径向速度。本仿真实验选取第15-24、26-35个距离单元作为训练样本，对第25个距离单元的气象信号进行恢复，估计出抑制WTC后该距离单元信号的径向速度与谱宽。本发明选取平均绝对误差(MAE)来描述I-ELM算法的性能。为了说明本发明方法的有效性，选取距离-多普勒域两维联合插值、ELM算法进行对比，分别分析距离-多普勒域两维联合插值、ELM算法与本发明方法的性能。
表1雷达系统仿真参数
载频f<sub>0</sub> 5.5GHz
脉冲重复频率f<sub>r</sub> 1000Hz
脉冲个数 64
雷达高度(m) 1000
表2风力涡轮机仿真参数
叶片长度(m) 26
桅杆高度(m) 70
轴心到雷达的距离(km) 36
转叶转速(r/min) 15
旋转面夹角 73.5°
参考叶片初始夹角 90°
表3第25个距离单元信号径向速度估计值的误差
SNR/dB -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5
MAE/(m/s) 4.153 4.188 4.171 4.187 4.182 4.142 4.179 4.184 4.177
本仿真实验分别对气象信号的径向速度与谱宽进行估计，分析了不同信噪比情况下I-ELM算法的性能。以下仿真实验结果均依据100次独立蒙特卡洛实验。
图4为三种算法恢复出的气象信号径向速度估计误差分析对比图，从图中可以看出，在SNR＝0dB时，距离-多普勒域两维联合插值的平均绝对误差为0.065m/s，ELM算法的平均绝对误差为0.035m/s，I-ELM算法的平均绝对误差为0.025m/s。相比两维联合插值、ELM算法，I-ELM算法的平均绝对误差分别降低了0.04m/s、0.01m/s。由图4曲线趋可以看出，I-ELM算法的平均绝对误差最小，能够实现气象信号的精确恢复。
图5为三种算法恢复出的气象信号谱宽估计误差分析对比图，从图中可以看出，在SNR＝-5dB时，距离-多普勒域两维联合插值的平均绝对误差为0.21m/s，ELM算法的平均绝对误差为0.13m/s，I-ELM算法的平均绝对误差为0.09m/s。相比两维联合插值、ELM算法，I-ELM算法的平均绝对误差分别降低了0.12m/s、0.04m/s。由图5趋势可以看出，分别与两维联合插值、ELM算法相比，I-ELM算法的平均绝对误差得到了极大的降低，并且随着信噪比的增加，误差减少。
因此，本发明研究的基于增量式极限学习机的气象雷达风电场杂波抑制方法的性能明显优于距离-多普勒两维联合插值、ELM算法，且运算量小，有利于工程实现。

Claims (4)

1.基于增量式极限学习机的气象雷达风电场杂波抑制方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤一、信号预处理，具体为：
对同时包含风力涡轮机杂波WTC和气象信号的距离单元置零，设该距离单元序号为a，通过快速傅里叶变换实现对第a±z个距离单元的相干积累，结果记为Xa±z(k)；
对第a±z个距离单元雷达回波信号进行频谱分析，分别估计出其气象信号频谱峰值对应的多普勒单元；
设各单元气象信号频谱峰值所在的最小多普勒单元序号为γmin，最大多普勒单元序号为γmax；考虑雷达天线副瓣的影响，选取雷达回波的第γmin-5～γmax+5个多普勒单元为多普勒单元样本，将其他多普勒单元置零，以该置零结果针对对应的Xa±z(k)进行更新，得到
Figure FDA0003590265630000011
对
Figure FDA0003590265630000012
进行逆傅立叶变换，得到预处理后的雷达回波时域信号；
步骤二、训练样本构建，具体为：
根据步骤一中经过预处理后的第a±z个距离单元依次构建训练样本，第i个训练样本为(ti,yi),i＝1,2,...,N，ti为第i个训练样本的输入，yi为第i个训练样本的输出，
Figure FDA0003590265630000013
Ri为第i个训练样本的距离，yi＝vi,i＝1,2,...,N或yi＝σi,i＝1,2,...,N，vi和σi分别为第i个训练样本气象信号的径向速度估计和谱宽估计，N＝20；
步骤三、模型参数搜索与优化，具体为：
根据步骤二中的N个训练样本，按照下式来对增量式极限学习机I-ELM中连接新增隐藏层节点与输出层的权重
Figure FDA0003590265630000014
进行估计：
Figure FDA0003590265630000015
其中,e(i)为第i个训练样本在新添加隐藏层节点之前的误差，
Figure FDA0003590265630000016
是新增隐藏层节点的输出向量，E＝[e(1),e(2),...,e(N)]T是在新添加隐藏层节点之前网络中产生的误差向量；
步骤四、I-ELM算法构建预测模型，具体为：
设最大隐藏层节点个数和期望误差分别为
Figure FDA0003590265630000017
和ε，I-ELM算法的学习过程如下：
初始化阶段：设定
Figure FDA0003590265630000021
Figure FDA0003590265630000022
为I-ELM中当前隐藏层节点个数，误差E＝Y，其中Y＝[y1,y2,...,yN]T表示期望输出；
学习阶段：当
Figure FDA0003590265630000023
且||E||＞ε时：
1)增加一个隐藏层节点：
Figure FDA0003590265630000024
2)为新增的隐藏层节点随机选取参数
Figure FDA0003590265630000025
3)计算新增隐藏层节点与输出层的权重：
Figure FDA0003590265630000026
4)计算增加第
Figure FDA0003590265630000027
个隐藏层节点后新网络的误差：
Figure FDA0003590265630000028
当
Figure FDA0003590265630000029
或||E||＜ε时算法结束，此时得到的最优的I-ELM结构即为气象信号径向速度和谱宽预测模型，计算出连接隐藏层节点和输出层节点的权重向量：yi＝vi时对应为
Figure FDA00035902656300000210
yi＝σi时对应为
Figure FDA00035902656300000211
步骤五、抑制WTC后的气象信号径向速度与谱宽估计，具体为：
根据气象信号径向速度和谱宽预测模型，对步骤一中的第a个距离单元分别进行径向速度与谱宽预测，得出抑制WTC后信号的径向速度与谱宽估计值：
Figure FDA00035902656300000212
Figure FDA00035902656300000213
其中，
Figure FDA00035902656300000214
Ra为第a个距离单元的距离，va为第a个距离单元抑制WTC后信号的径向速度估计值，σa为第a个离单元抑制WTC后信号的谱宽估计值。
2.如权利要求1所述的基于增量式极限学习机的气象雷达风电场杂波抑制方法，其特征在于，步骤一中通过快速傅立叶变换实现相干积累：
Figure FDA00035902656300000215
式中，xa±z(n)为第a±z个距离单元雷达回波信号，Xa±z(k)为xa±z(n)经过傅立叶变换后的结果，K为脉冲数。
3.如权利要求1所述的基于增量式极限学习机的气象雷达风电场杂波抑制方法，其特征在于，步骤一中由于气象信号径向速度的未知性，其多普勒峰值可能出现有如下两种特殊情况：
(1)多普勒峰值出现在零频附近，此时γmin-5＜0，则取第1～γmin、γmax～γmax+5、K-5+γmin～K个多普勒单元为多普勒单元样本；
(2)多普勒峰值出现在脉冲重复频率附近，此时γmax+5＞K，则取第1～5-K+γmax、γmin-5～γmin、γmax～K个多普勒单元为多普勒单元样本。
4.如权利要求1所述的基于增量式极限学习机的气象雷达风电场杂波抑制方法，其特征在于，步骤一中预处理后的雷达回波信号为：
Figure FDA0003590265630000031
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