風力渦輪機擴散產(chǎn)生的干擾正在成為地面中高脈沖重復(fù)頻率（PRF）脈沖多普勒空中監(jiān)視雷達的一個問題。本文表明，將發(fā)射波形的某些參數(shù)從一個脈沖隨機化到另一個脈沖，可以設(shè)計一個濾波器來抑制風力渦輪機干擾和地面雜波。此外，單個相干處理間隔（CPI）足以進行明確的范圍測量。因此，范圍消歧不需要多個 CPI，就像交錯 PRF 技術(shù)一樣。首先，我們考慮具有固定PRF但應(yīng)用于每個發(fā)射脈沖的不同（隨機）初始相位的波形。其次，我們考慮具有不同（隨機）PRF的波形。通過仿真和實驗數(shù)據(jù)分析驗證了理論結(jié)果。單個CPI中的雜波加干擾抑制和范圍消歧可能對聯(lián)邦航空管理局和沿海雷達具有吸引力。

第一節(jié) 簡介

風力發(fā)電供應(yīng)超過4.5美元，今天的美國電力組合。風能是一種全國范圍內(nèi)負擔得起的自然資源，可在陸地和 近海;它是可再生的，具有健康和環(huán)境效益，因為它減少了空氣污染的排放和水 消費，并且由于支持國內(nèi)供應(yīng)鏈，因此還具有社會和經(jīng)濟效益。它被設(shè)想 該風力發(fā)電將提供?10%?到2020年全國最終用途電力需求，另一方面，風電場給空中監(jiān)控帶來了挑戰(zhàn) 雷達。

風力發(fā)電產(chǎn)生的能量與掃掠面積和風速成正比。有了這些考慮 考慮到，效率更高的風力發(fā)電場傾向于采用更大的葉片轉(zhuǎn)子和更高的渦輪機塔架。風 渦輪旋轉(zhuǎn)葉片會產(chǎn)生干擾，表現(xiàn)為兩者的廣譜多普勒頻移 直接路徑和多路徑離開地面。地面反彈不會改變干擾多普勒頻率，但 可能會改變其功率譜。這些影響會對脈沖多普勒空中/地面監(jiān)視產(chǎn)生重大影響 雷達，例如空中交通管制 （ATC） 雷達，導致目標信噪比 （SNR） 損失和降低 檢測概率，更高的誤報率，以及丟失的蹤跡。關(guān)于如何減輕整個變化對附近雷達的影響已經(jīng)有很多研究 在雷達信號處理中。上述論文中提出的技術(shù)涉及修改 在探測器階段區(qū)分真實目標和風力渦輪機干擾。。

在本文中提出了在發(fā)送端使用波形分集，在接收端使用相干處理。用于機載目標監(jiān)視的地面雷達，以解決距離模糊并壓制地面 雜亂，以及風力渦輪機的干擾。

傳統(tǒng)上，脈沖多普勒雷達在相干處理間隔（CPI）內(nèi)收集多個脈沖，使用 固定波形和脈沖重復(fù)頻率 （PRF）。需要中高PRF來明確測量 機載目標徑向速度，但距離測量變得模糊不清。要解決范圍歧義，多個 不同的PRF需要CPI [8]。范圍模糊性中的目標，沒有 當所有范圍模糊折疊成一個區(qū)間時，很難檢測到風力渦輪機干擾，因為?如圖 1 所示。

距離-多普勒空間顯示由于選擇PRF而出現(xiàn)的四個模糊區(qū)域。目標位于 第四個區(qū)域。當使用常規(guī)雷達信號處理時，目標、地面雜波和風 渦輪機干擾折疊到單個測量范圍區(qū)域。

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如圖2所示，施加到每個脈沖的隨機發(fā)射初始相位可以設(shè)計出一種濾波器，該濾波器可以抑制地面雜波并明確測量空中目標 使用單個 CPI [9]?的范圍。本文擴展了[9]中的工作，包括對風力渦輪機干擾的抑制，它沿著 隨著地面雜亂，可能是范圍模糊的。范圍模糊度可以通過處理單個唯一確定 CPI，對每個范圍模糊性應(yīng)用適當?shù)亩嗥绽諡V波器。目標檢測可在任何地方進行 圖1中上圖的空白區(qū)域。請注意，還可以檢測 非常慢（甚至零徑向速度）的機載目標超出地面雜波地平線。每個停留可能有兩個 CPI 仍然需要，因為接收器在脈沖傳輸過程中消隱。此外，對于相同的停留 傳統(tǒng)雷達的時間，這兩個CPI中的每一個都可以處理更多的脈沖，從而改善 由于信噪比增加而進行檢測。本文使用目標概率評估算法性能 檢測信干加噪聲比 （SINR） 損耗，多普勒濾光片模式。

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還可以通過隨機化脈沖來執(zhí)行明確的距離測量和地面雜波抑制 重復(fù)間隔 .這種方法的優(yōu)點是在傳輸過程中不會通過消隱來持續(xù)遮擋目標，因此使用 單一消費物價指數(shù)。在本文中，我們將隨機PRI的使用擴展到存在風力渦輪機干擾的情況。

A. 在風力渦輪機干擾存在下的其他技術(shù)綜述

已經(jīng)開發(fā)了幾種不同的方法來抑制幾類風力渦輪機的干擾 監(jiān)視雷達，用于區(qū)分目標和風力渦輪機 干擾，一般在檢測階段。在中，風力渦輪機 通過在預(yù)檢測、檢測和 檢測后階段。這些技術(shù)包括使用兩個通道進行高程判別（預(yù)檢測），一個 增強恒定誤報率（CFAR）探測器和增強運動目標檢測器（MTD）算法（檢測）， 以及改進的跟蹤和分類算法（后檢測）。在 CFAR 檢測器中，計算閾值 將電池中顯示極大功率的回波替換為平均噪聲功率后。增強的 MTD算法在每個單獨的多普勒濾波器中使用自適應(yīng)雜波圖來抑制風力渦輪機的干擾。動態(tài)雜波圖的估計也在ATC雷達的中提出。提出了一種用于干擾抑制的信號分解方法，其中雷達信號被分解為振蕩分量的疊加（移動目標具有 傅里葉變換域中的稀疏表示）和瞬態(tài)分量（風力渦輪機干擾） 在短時傅里葉變換域中具有稀疏表示）。目標和干擾組件為 通過?L1?范數(shù)最小化進行估算 非線性成本函數(shù)的問題，使用迭代數(shù)值算法求解。

為氣象雷達提出的另一種方法試圖識別受污染的風力渦輪機干擾 距離-多普勒光譜或距離-方位角-多普勒光譜中的細胞，用于重建 天氣信號，使用插值?或回歸 技術(shù)。相控陣和最小方差無失真響應(yīng)中提出了多普勒天氣干擾抑制的方法 雷達。

第二節(jié).具有相位分集的固定地面雷達

考慮一個固定的地面雷達，由于選擇PRF，其范圍模糊。本文采用 以下表示法約定：非粗體字母表示標量，粗體小寫字母表示向量，以及 粗體大寫

圖3顯示了相對于隨機相序的平均值。此下限表示最壞情況，作為 目標歸一化多普勒頻率，對于每個范圍模糊。請注意，靜止目標（或零徑向速度） 在第三個范圍內(nèi)，模糊的損失最小，因為該區(qū)域沒有地面雜波。這是一個獨特的 相干相位分集雷達的特性，能夠解決距離模糊，從而分離 目標來自位于不同歧義中的混亂。還顯示了恒定相位脈沖多普勒雷達的第三個模糊中的 SINR 損耗，類似于前兩個歧義中相位分集雷達的損耗，其中雜波是 目前。出于比較目的，恒相雷達處理所有脈沖，包括雜波填充脈沖。在 第三種模糊性和對于雜波區(qū)域之外的多普勒頻率，相位分集的性能 雷達僅比恒相雷達的性能低幾分貝。

相位分集雷達的檢測概率如圖4所示，與定義的目標信噪比的函數(shù)關(guān)系一致 具有恒定相位雷達的檢測概率。?在第一種情況下，目標多普勒頻率在雜波區(qū)域之外，允許 用于來自恒相雷達的檢測，否則將無法在雜亂中檢測到目標。這 第二個示例表示只有相分集方法才能進行檢測的情況。雜亂無章 區(qū)域，相位分集雷達相對于恒相雷達需要略高的信噪比，以便 實現(xiàn)相同的檢測概率。該結(jié)果與圖3所示的結(jié)果一致，顯示相位分集雷達的信噪比損耗 僅比恒相雷達的 SINR 損耗低幾分之一 dB。這種最小的損失是要支付的懲罰 解決距離模糊問題，并允許在模糊性中以零多普勒頻率進行檢測，而不會產(chǎn)生混亂，?還比較了隨機相位和恒定相位雷達的檢測概率，結(jié)果表明隨機相位雷達相對于 恒相位雷達。雜波模糊的數(shù)量更大，并且雜波填充脈沖被丟棄。但是，我們無法 使用相同的參數(shù)值復(fù)制 中的結(jié)果。

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圖7顯示了相分集雷達和信噪比在三個模糊區(qū)域中的信噪比損耗。恒相雷達第三區(qū)域的損耗。恒相雷達的性能在所有方面都是相似的 歧義區(qū)域，因此為了清楚起見，它僅在第三個區(qū)域中顯示。相位分集雷達在第二個和 第三個區(qū)域是由以下事實引起的：這些模糊性中的信號在干擾中具有更大的成分子空間，相對于第一個模糊性中的信號。事實上，如果我們使用 特征值比噪聲功率高 2 dB 的特征向量，我們計算信號的功率 投影到干擾擾動上。

能夠檢測低速目標的懲罰是檢測損失的概率，相對于 恒相雷達用于雜波多普勒擴散之外的目標。在本例中，需要 大約 2 dB 的額外目標 SNR 以獲得與恒相雷達相同的探測概率， 對于雜波多普勒擴散之外的目標。

圖9顯示了三個模糊區(qū)域的多普勒模式，當 篩選器與目標匹配。為清楚起見，請注意，與圖5中的旁瓣相比，旁瓣更高，其中僅將雜波添加到熱噪聲中。旁瓣較高的原因是現(xiàn)在更多 自由度已被用于消除干擾。

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為了保持平均功率恒定，脈沖長度可以 減半。總之，增加PRF 在存在風力渦輪機干擾的情況下，即使對檢測目標沒有興趣，也可能是有益的 在更高的多普勒頻率下。

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B. 實驗數(shù)據(jù)的結(jié)果

理論結(jié)果使用相分集和常規(guī)恒定相。有一個發(fā)光的風力渦輪機， 地面雜亂，以及與風力渦輪機不同范圍內(nèi)的機會目標模糊性。渦輪機有三個葉片，轉(zhuǎn)子直徑相等 到 82 m。最大轉(zhuǎn)速為 14.4 r/min，對應(yīng)于最大刀尖速度等于 61.8 m/s，最大多普勒頻率等于 4 kHz。觀測到的最大多普勒頻率低于 4 kHz，由于葉片旋轉(zhuǎn)速度較慢，或旋轉(zhuǎn)平面相對于雷達的方向， 或雷達測量過程中葉片的位置，或上述原因的組合。為了更快 旋轉(zhuǎn)葉片，將觀察到更高的多普勒頻率，并相應(yīng)地設(shè)計多普勒濾波器。

圖 11 和 12 顯示了 距離–分別沒有相位分集和帶相位分集的多普勒圖像，其中dB標度歸一化為熱 噪聲，僅顯示風力渦輪機附近的范圍。風力發(fā)電機組實際上處于第七個歧義 36.8 公里，但它在圖 4 中在 45.11 公里的范圍內(nèi)折疊成第一個模糊，從而掩蓋了附近的任何目標。地面雜波是 在零多普勒頻率下清晰可見。圖 12 顯示了以下結(jié)果：相分集分別位于4.45公里和36.8公里附近。請注意，圖 11 中的風力渦輪機圖像與圖 12（b） 中第七范圍模糊中的圖像非常相似。此外，圖12（b）中的圖像對應(yīng)于雜波視界之外的范圍模糊，因此沒有地面雜波 目前。

使用恒定相位波形的距離-多普勒圖。地面雜波和風力渦輪機干擾是 在明確的區(qū)域中重疊?？赡艿睦婺繕吮环秶：幕貓笏谏w 風力渦輪機。

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（a） 距離-多普勒圖使用相位分集表示第一距離模糊，其中地面雜波和 存在兩個感興趣的目標，對于（b）第七范圍模糊，其中只有風力渦輪機干擾 目前。范圍測量已消除歧義。

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第三節(jié).具有PRI分集的地面靜止雷達

II和II-A部分中的相位分集方法可以推廣到任意不同的發(fā)射波形，具有 不規(guī)則脈沖調(diào)制和可變 PRI。使用任意波形進行雜波抑制的通用框架 在[10]中提出。這種不同波形的適用性是 在這里擴展以抑制風力渦輪機的干擾。

任意波形具有許多優(yōu)點，例如目標檢測既是距離又是多普勒頻率 明確且無范圍多普勒頻率盲區(qū)，因此可在單個 CPI 中進行監(jiān)控。與傳統(tǒng)脈沖多普勒相比，處理這些波形具有更高的計算復(fù)雜性 處理和上面討論的相分集處理。未來的工作可能包括為開發(fā) 將提高計算效率的次優(yōu)技術(shù)。

CPI中發(fā)射波形樣本的模量，具有恒定的脈沖寬度和可變的PRI值。

在這里，II節(jié)和II-A節(jié)中使用的標準符號推廣到任意發(fā)射波形，而以前我們 考慮由$N$規(guī)則間隔脈沖組成的傳輸，我們現(xiàn)在將處理由$N$規(guī)則間隔的樣本組成的波形。為 這種多脈沖波形，傳輸時間的間隙由發(fā)射波形中的零值表示 向量。任意定義允許不均勻的脈沖間隔，如本例所示。當雷達不能 同時發(fā)送和接收，接收信號矢量中的許多樣本在接收信號向量期間將具有零值（消隱） 傳輸。
當接收器關(guān)閉時，相關(guān)接收信號的某些部分將丟失， 這將導致食損失。傳統(tǒng)的脈沖多普勒波形也會出現(xiàn)類似的損耗。

第四節(jié).總結(jié)

發(fā)射波形分集使中高PRF地面雷達能夠測量目標范圍 明確使用單個CPI并過濾掉地面雜波和風力渦輪機干擾。這可能是 有利于避免在大量目標人群下運行的雷達出現(xiàn)消除歧義錯誤。取決于外行 風力渦輪機的下降，額外的好處是能夠與附近的風電場共存。此外，沒有 需要將隨機相序從 CPI 更改為 CPI。雖然這里沒有研究，但任何具有低電平的相序列 自相關(guān)旁瓣，例如隨機雙相調(diào)制，是 同等有效。相位分集雷達的性能已經(jīng)過全面評估，并與 恒相雷達在風力渦輪機干擾下的性能。此外，波形分集 隨機 PRI 的示例也被證明可以提供范圍消歧。理論與仿真 結(jié)果已通過分析實驗數(shù)據(jù)得到驗證。

未來的工作可能包括推導隨機相序，這些隨機相序具有更好的旁瓣特性。距離-多普勒區(qū)域和可能的計算復(fù)雜性降低。進一步的改進可能是應(yīng)用 知識輔助雷達技術(shù)，包括渦輪機的已知特性、風速和 環(huán)境 。?此外，相序也可以導出為動態(tài)/瞬時知識輔助的輸出 優(yōu)化技術(shù)。

編輯：黃飛

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