【风力】基于Matlab模拟风力涡轮机的雷达信号-优快云博客

该文探讨了风力涡轮机杂波(WTC)对极化气象观测的负面影响，并提出了一种基于时空自适应处理(STAP)的算法来减轻这种污染。通过模拟风力涡轮机信号和评估两种数字雷达后端架构，研究表明全数字相控阵雷达能更有效地减少极化天气变量的测量偏差。

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⛄ 内容介绍

风力涡轮机杂波 (WTC) 污染以多种方式影响极化气象观测和自动高影响天气检测算法，例如降水回波的错误识别、错误的中气旋检测和不正确的风暴单体识别。随着风力发电行业的迅猛发展，这种情况在未来只会加剧。由于全数字相控阵雷达 (PAR) 是下一代气象雷达的一项很有前途的候选技术，因此应研究利用其功能的进化信号处理算法，以减轻 WTC 污染。本文研究了使用时空自适应处理 (STAP) 来减轻基于地面的极化 PAR 的 WTC 污染。第一的，开发了一种灵活的风力涡轮机时间序列信号模拟器，以表征时空域中的污染特征。然后，提出了一种去除污染的 STAP 算法，并在模拟数据上进行了演示。考虑了两种数字雷达后端架构来评估所提出算法的性能。一个具有数字子阵列输出，另一个具有全数字输出(即元素级数字)。结果表明 WTC 光谱在时空域具有特征结构，使用全数字 PAR 可以更有效地减轻极化天气变量引起的偏差。考虑了两种数字雷达后端架构来评估所提出算法的性能。一个具有数字子阵列输出，另一个具有全数字输出(即元素级数字)。结果表明 WTC 光谱在时空域具有特征结构，使用全数字 PAR 可以更有效地减轻极化天气变量引起的偏差。考虑了两种数字雷达后端架构来评估所提出算法的性能。一个具有数字子阵列输出，另一个具有全数字输出(即元素级数字)。结果表明 WTC 光谱在时空域具有特征结构，使用全数字 PAR 可以更有效地减轻极化天气变量引起的偏差。

⛄ 部分代码

c = 2.997925e8; % Speed of light

f0 = c/0.1035; % 10.35 cm Wavelength %% 470e6;

f = f0;

M = 64; % # of Pulses

PRF = 1000; % Hz

PRT = 1/PRF; % s

SNR_dB = 50;

N = 1;

%% Turbine

blade_rpm = 25;

blade_speed_deg = blade_rpm*360/60; % 30;

xy_off = [0 0];

no_cpis = 80;

d_radar = 3e3;

plot_sim_setup = 1;

%% Nyquist

lambda = c/f0;

va = lambda*PRF/4;

dv = 2*va/M;

vaxis = -va:dv:va-dv;

taxis = (0:(no_cpis-1))*M*PRT;

%% WT Signal Simulation

wt_s = zeros(no_cpis,M);

for ll = (0:10:90)

rot_turb_z_deg = ll;

for k = 1:no_cpis

blade_pos_i = blade_speed_deg*M*PRT*(k-1);

if k == 1

wt_s(k,:) = wt_signal_ts(f, N, M, PRT, SNR_dB, d_radar, ...

blade_speed_deg, blade_pos_i, rot_turb_z_deg, xy_off, plot_sim_setup);

else

plot_sim_setup = 0;

wt_s(k,:) = wt_signal_ts(f, N, M, PRT, SNR_dB, d_radar, ...

blade_speed_deg, blade_pos_i, rot_turb_z_deg, xy_off, plot_sim_setup);

end

x = 0;

end

%% Plotting

⛄ 运行结果

【风力】基于Matlab模拟风力涡轮机的雷达信号_图像处理

【风力】基于Matlab模拟风力涡轮机的雷达信号_数字输出_02

【风力】基于Matlab模拟风力涡轮机的雷达信号_数字输出_03

⛄ 参考文献

Schvartzman, David. “Mitigation of Wind Turbine Clutter With Digital Phased Array Radar.” IEEE Access, vol. 11, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), 2023, pp. 12911–24, doi:10.1109/access.2023.3242910.