本文關(guān)鍵詞：氣象雷達(dá)風(fēng)電場雜波微動特征分析及其檢測　出處：《中國民航大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：風(fēng)電場作為一種特殊的大型障礙物,會對氣象雷達(dá)探測設(shè)備產(chǎn)生嚴(yán)重干擾。不同于一般靜止地物目標(biāo),風(fēng)電場回波具有較強(qiáng)的散射特性以及多普勒頻譜展寬特性,利用傳統(tǒng)地雜波濾波技術(shù)不能將其完全濾除。因而,研究氣象雷達(dá)風(fēng)電場雜波微動特征分析與檢測技術(shù),可為風(fēng)電場雜波抑制提供相應(yīng)的理論基礎(chǔ)和技術(shù)支撐,對于提高氣象雷達(dá)目標(biāo)探測的可靠性具有一定意義。本文首先在基于散射點疊加理論的氣象雷達(dá)風(fēng)電場回波信號建模與仿真的基礎(chǔ)上,分別利用時頻分析技術(shù)和奇異值分解(Singular Value Decomposition,SVD)技術(shù)分析了風(fēng)電場回波的微多普勒特征,通過與理論推導(dǎo)對比分析,驗證了仿真結(jié)果的有效性。其次,基于風(fēng)電場回波的微多普勒特征,利用SVD技術(shù),構(gòu)造相應(yīng)特征量,提取了風(fēng)電場雜波的微動特征,并在氣象目標(biāo)存在背景下,將風(fēng)電場雜波的微動特征與氣象目標(biāo)的多普勒特征進(jìn)行對比分析。同時,通過分析風(fēng)電場雜波區(qū)別于氣象目標(biāo)的回波特性,針對氣象雷達(dá)二次產(chǎn)品(Level-II)數(shù)據(jù),構(gòu)造一組特征參量,實現(xiàn)了基于Level-II實測數(shù)據(jù)的風(fēng)電場雜波的特征提取。最后,通過對針對Level-II數(shù)據(jù)構(gòu)造的特征參量的統(tǒng)計特性分析,基于模糊邏輯理論實現(xiàn)了風(fēng)電場雜波的模糊邏輯檢測與識別。并結(jié)合幾組典型的Level-II實測數(shù)據(jù)對本文所提風(fēng)電場雜波檢測方法進(jìn)行驗證,實驗結(jié)果證明該方法可以實現(xiàn)普通氣象條件及特殊氣象條件下風(fēng)電場雜波的檢測。
[Abstract]:As a special large obstacle, wind farm will cause serious interference to meteorological radar detection equipment, which is different from the general static object target. Wind farm echo has strong scattering characteristics and Doppler spectrum broadening characteristics, which can not be completely filtered by traditional ground clutter filtering technology. The research on the fretting characteristic analysis and detection technology of weather radar wind farm clutter can provide the corresponding theoretical basis and technical support for the wind farm clutter suppression. In order to improve the reliability of meteorological radar target detection, this paper first based on the scattering point superposition theory based on the meteorological radar wind farm echo signal modeling and simulation. The micro-Doppler characteristics of wind farm echo are analyzed by time-frequency analysis technique and singular Value decomposition technique. The validity of the simulation results is verified by comparing with the theoretical analysis. Secondly, based on the micro-Doppler characteristics of wind farm echo, the corresponding characteristic quantities are constructed by using SVD technology. The fretting characteristics of wind farm clutter are extracted, and the fretting characteristics of wind farm clutter and the Doppler characteristics of meteorological target are compared and analyzed under the background of meteorological target. By analyzing the echo characteristics of wind farm clutter which is different from meteorological target, a set of characteristic parameters are constructed for the meteorological radar secondary product Level-II data. The feature extraction of wind farm clutter based on the measured data of Level-II is realized. Finally, the statistical characteristics of the characteristic parameters of Level-II data are analyzed. Based on the fuzzy logic theory, the fuzzy logic detection and recognition of wind farm clutter is realized, and some typical Level-II data are used to verify the method proposed in this paper. The experimental results show that the method can detect the clutter of wind farm under general meteorological conditions and special meteorological conditions.
【學(xué)位授予單位】：中國民航大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TN957.51

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本文編號：1416669