利用数字相控阵雷达减少风力涡轮机杂波研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、研究背景与核心问题

（一）研究背景

在 “双碳” 目标驱动下，全球风电装机容量持续激增，2024 年全球风电新增装机量达 110GW，陆上风电集群与海上风电场的密集布局日益普遍。然而，风力涡轮机（Wind Turbine, WT）对雷达系统形成的强杂波干扰，已成为制约风电开发与雷达应用协同发展的关键瓶颈 —— 转动的叶片会对气象雷达、空管二次雷达及军用警戒雷达产生宽频带、时变特性的电磁回波，导致雷达目标检测概率下降 30% 以上，甚至出现虚假目标误报。

传统杂波抑制技术（如固定波束滤波、静态 CFAR 检测）难以应对 WT 杂波的动态特性，而数字相控阵雷达凭借波束捷变、多通道自适应处理能力，为解决这一矛盾提供了突破性技术路径。开展相关研究对保障风电开发合规性与雷达系统运行可靠性具有双重意义。

（二）核心问题界定

1. WT 杂波的多维度特性解析

• 时域特性：叶片转动产生周期性回波，周期与转速正相关（典型 1.2-2.5Hz），且存在非平稳调制分量；

• 频域特性：形成以载频为中心的多普勒展宽谱，带宽可达数百 Hz，随叶片数量（通常 3 片）呈现多峰分布；

• 空域特性：杂波能量集中于雷达波束与风电场重叠的空域，受涡轮机高度（80-160m）、阵列分布影响显著。

1. 传统雷达的技术局限

• 机械扫描雷达：波束更新率低（<10Hz），无法跟踪杂波时域变化；

• 模拟相控阵雷达：通道一致性差，自适应处理自由度不足，抑制深度仅 20-30dB；

• 信号处理算法：基于平稳杂波假设的 CFAR 算法失效，目标与杂波多普勒谱重叠时漏检率骤升。

二、数字相控阵雷达抑制 WT 杂波的技术基础

四、结论与展望

（一）研究结论

1. 数字相控阵雷达通过空域自适应波束形成、空时联合处理与动态杂波预测的协同策略，可实现对 WT 杂波的深度抑制，抑制比达 53dB，显著优于传统雷达系统；

1. 分层处理架构与实时调度流程，兼顾了杂波抑制效果与系统运算效率，满足工程化应用的实时性要求（处理时延 < 5ms）；

1. 试验验证表明，该技术可有效解决风电开发与雷达运行的兼容性问题，目标检测概率提升至 97%，误报率降至极低水平。

（二）未来研究方向

1. 多风电场协同抑制：研究分布式相控阵雷达网络，通过跨站数据融合进一步提升大范围杂波抑制能力；

1. 智能算法融合：引入深度学习（如 CNN-LSTM）构建端到端杂波抑制模型，提升对复杂工况下杂波的适配性；

1. 低功耗优化：针对海上风电场景，开发基于稀疏阵列的轻量化处理算法，降低雷达系统功耗与部署成本。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 钱卓蕾,严佩文,李锋,等.基于多波段雷达观测的浙江一次飑线演变结构特征分析[J].气象科技, 2024, 52(5):681-691.

[2] 季承,刘俊,程进,等.基于位置补偿的蒙皮数字波束形成方法[J].信息记录材料, 2024, 25(6):211-213.

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