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💥第一部分——内容介绍

基于数字相控阵雷达的风力涡轮机杂波抑制方法研究

摘要

随着风电产业规模化发展，风电场密集部署对传统雷达探测系统造成严重杂波干扰，风力涡轮机的旋转结构、空间分布特性会产生大量虚假回波，严重掩盖真实目标信号，大幅降低雷达探测精度、空域监测能力与跟踪稳定性。针对传统机械扫描雷达杂波抑制能力不足、波束调控僵化、抗干扰性能薄弱等问题，本文依托数字相控阵雷达的波束捷变、空域自适应调控、多维度信号处理优势，开展风力涡轮机杂波抑制技术研究。本文系统分析风力涡轮机雷达杂波的产生机理与时频空域特征，结合数字相控阵雷达的数字化波束成形、自适应空域滤波、分区信号处理等核心特性，提出一套针对性的杂波抑制技术体系。通过梳理杂波与真实目标的信号特征差异，优化雷达扫描策略、波束覆盖方式与信号处理流程，实现风电场杂波的精准识别与有效滤除。研究结果表明，数字相控阵雷达可从空域、时域、频域多维度实现风力涡轮机杂波的联合抑制，有效提升复杂风电场场景下雷达的目标检测概率，降低虚警率，为空域监测、气象探测、防空预警等雷达系统的抗风电场干扰应用提供技术支撑。

关键词：数字相控阵雷达；风力涡轮机；杂波抑制；波束成形；自适应滤波

1 引言

在双碳目标驱动下，我国陆上、海上风电场建设规模持续扩大，风力发电已成为清洁能源体系的核心组成部分。但风电场大多选址于开阔空域、沿海地带及山地空域，与民航航线、气象雷达监测区域、低空预警雷达覆盖区域高度重叠，对各类民用、军用雷达系统产生显著干扰，成为雷达探测领域亟待解决的工程难题。风力涡轮机具备高大塔身、旋转叶片的特殊结构，叶片高速旋转过程中会对雷达电磁波产生反射、散射与调制作用，形成持续性、动态性的雷达杂波。相较于地面静止杂波、气象杂波，风力涡轮机杂波具备动态时变、频谱弥散、空域分布集中、回波特征复杂的特点，传统雷达固定滤波、动目标检测等处理方式难以有效剔除。

传统机械扫描雷达依靠机械转动实现波束扫描，波束指向固定、扫描速度慢、调控灵活性差，无法针对风电场局部区域实现自适应波束优化，难以区分涡轮机杂波与低空慢速目标回波，极易造成目标漏检、虚警频发、航迹断裂等问题，严重影响空域监测的准确性与可靠性。现有风电场杂波抑制研究多集中于后端信号算法优化，依赖传统雷达硬件架构，存在抑制精度有限、适配性差、实时性不足等缺陷，无法适配大规模、高密度风电场的复杂干扰场景。

数字相控阵雷达采用全数字化收发架构，摒弃传统机械扫描模式，具备波束快速捷变、空域自适应成形、多波束并行覆盖、数字化信号多维处理等独特优势，可实现空域、时域、频域的联合精细化调控，为风力涡轮机杂波抑制提供了全新的硬件与技术路径。基于此，本文立足数字相控阵雷达的技术特性，深入剖析风力涡轮机杂波的干扰特征，探索适配数字架构的杂波抑制技术体系，通过硬件波束优化与后端信号处理结合的方式，解决传统雷达风电场杂波抑制的技术瓶颈，提升复杂风电场景下雷达系统的探测性能。

2 风力涡轮机雷达杂波特性分析

风力涡轮机杂波的产生源于雷达电磁波与涡轮机结构的相互作用，其杂波特征由涡轮机结构形态、运动状态、空间分布及雷达工作体制共同决定，区别于常规地物杂波、气象杂波，具备独特的时频空域特性，是杂波抑制技术设计的核心依据。

2.1 杂波产生机理

风力涡轮机主要由固定塔身与旋转叶片组成，塔身属于静止大型金属结构，会产生稳定的静态雷达回波，形成固定地杂波干扰；叶片为细长型金属复合材料结构，工作状态下持续高速旋转，叶片不同位置的线速度存在显著差异，对入射雷达波产生动态散射与多普勒调制，形成动态微多普勒杂波。同时，风电场内多台涡轮机密集分布，各设备叶片转速、旋转相位存在差异，杂波相互叠加，形成大范围、高强度、时变的复合杂波干扰。此外，电磁波在涡轮机与地面、海面之间会形成多径反射，进一步加剧杂波的复杂度与弥散性，导致雷达回波信号中杂波分量占比大幅提升，真实目标信号被淹没。

2.2 空域分布特征

风力涡轮机杂波具备显著的空域聚集特性，杂波干扰区域与风电场地理分布高度匹配，呈现局部集中、大范围连片的分布特征。单台涡轮机的杂波覆盖范围集中在其空间散射区域，而规模化风电场会形成连续的杂波干扰空域，覆盖雷达的多个距离单元与方位单元。传统雷达波束宽度固定，对风电场空域的覆盖无差异化调控能力，波束扫过风电场区域时会持续接收杂波信号，无法实现干扰空域的精准规避与抑制。而真实飞行目标、低空目标的空域分布具备随机性，与风电场固定空域杂波存在显著的空间特征差异，这为数字相控阵雷达的空域波束优化抑制杂波提供了核心依据。

2.3 时频域动态特征

时域层面，涡轮机叶片持续旋转，杂波回波强度呈现周期性起伏变化，具备极强的时变特性，无固定稳定状态，传统固定阈值滤波方式无法适配其动态变化规律。频域层面，静态塔身回波对应零频多普勒分量，而旋转叶片产生的微多普勒效应会拓展出宽频谱杂波，频谱覆盖范围广、能量分布分散，与低空慢速目标、无人机、航空器等真实目标的多普勒频谱高度重叠，极易被雷达误判为有效目标，引发大量虚警。同时，短相干处理间隔下，涡轮机杂波的频谱分辨率进一步降低，信号稀疏性弱化，大幅提升了传统算法的杂波分离难度。

3 数字相控阵雷达杂波抑制技术优势

数字相控阵雷达采用全数字化收发、阵列天线集成架构，相较于传统机械扫描雷达、模拟相控阵雷达，在风力涡轮机杂波抑制方面具备全方位技术优势，可从硬件波束调控、信号多维处理、系统自适应适配等层面突破传统技术局限。

3.1 波束捷变与空域自适应调控优势

数字相控阵雷达通过数字波束成形技术实现波束指向、波束宽度的毫秒级快速捷变，无需机械转动，可针对风电场干扰空域实现精细化波束调控。雷达可根据风电场地理坐标、杂波空域分布特征，自适应调整波束指向与覆盖范围，对风电场密集干扰区域实现波束赋形优化，压低干扰空域的天线增益，同时保留目标探测空域的高增益特性，从信号接收源头抑制杂波进入雷达接收系统。同时，其多波束并行工作能力，可实现探测空域的分区扫描，对风电场干扰区与无干扰区分层处理，避免全域统一扫描带来的杂波全域干扰问题。

3.2 全数字化多维信号处理优势

数字相控阵雷达的回波信号全程数字化采集、传输与处理，可实现空域、时域、频域、极化域的多维度联合信号分析。相较于传统雷达单一维度的滤波处理方式，该雷达可深度挖掘风力涡轮机杂波与真实目标的特征差异，基于杂波的空域聚集、时变周期、频谱弥散等特征，构建多维度杂波识别模型，实现杂波的精准区分。同时，数字化架构支持实时自适应信号处理，可根据风速、叶片转速变化带来的杂波特征动态变化，实时更新处理策略，适配复杂时变的风电场干扰场景。

3.3 系统高适配与抗干扰扩展优势

数字相控阵雷达具备开放式数字化架构，可灵活集成各类先进杂波抑制算法与信号处理策略，无需改动硬件主体结构，即可实现功能迭代升级。针对不同规模、不同布局的风电场，可自适应调整扫描周期、相干处理间隔、波束成形参数，适配陆上、海上不同风电场景的杂波干扰特性。同时，阵列天线的通道一致性、可控性更强，可实现通道级别的信号校正与降噪，有效抑制多径杂波、通道噪声叠加带来的干扰，大幅提升杂波抑制的精细化程度。

4 基于数字相控阵雷达的风力涡轮机杂波抑制技术体系

结合风力涡轮机杂波的特征规律与数字相控阵雷达的技术优势，本文构建“空域源头抑制-时域频域精细化筛选-后置特征甄别优化”的三级杂波抑制技术体系，实现风电场杂波的全方位、高精度抑制，兼顾杂波滤除效果与真实目标保留能力。

4.1 空域波束优化的源头杂波抑制

空域抑制是从源头减少涡轮机杂波接收量的核心手段。首先通过地理信息建模，精准标定风电场内所有涡轮机的空间位置、分布范围，构建风电场干扰空域数据库。依托数字相控阵雷达的自适应波束成形能力，对标定的干扰空域进行波束增益自适应衰减，通过调整阵列天线各通道的数字加权系数，压低风电场区域的回波接收增益，弱化涡轮机散射信号的接收强度，同时保证非干扰空域的探测增益稳定，避免全域探测性能下降。

同时，优化雷达空域扫描策略，采用分区自适应扫描模式，对风电场干扰密集区域降低扫描重复频率、压缩波束覆盖范围，对重点目标探测空域提升扫描精度与波束增益，实现干扰区与探测区的差异化扫描。针对海上风电场多径杂波严重的问题，通过俯仰波束赋形优化，抑制海面、地面多径反射信号，减少复合杂波的叠加干扰，从空域维度大幅降低杂波输入量级。

4.2 时频联合滤波的杂波精细化剔除

在空域源头抑制的基础上，针对残留的动态涡轮机杂波，采用时频联合处理技术实现精细化剔除。基于涡轮机杂波的时域周期性起伏特征，构建时域动态滤波机制，通过长时间回波数据统计，提取涡轮机杂波的周期变化规律，区分周期性杂波信号与随机性目标信号，剔除周期性动态干扰分量。

频域层面，依托数字雷达的高精度频谱分析能力，区分涡轮机杂波与真实目标的频谱特征差异。涡轮机杂波频谱宽泛、能量分散、多普勒频率连续弥散，而航空器、无人机等真实目标频谱集中、多普勒特征稳定。通过频域稀疏分解与特征筛选，剥离弥散性的涡轮机微多普勒杂波分量，保留聚焦性的目标频谱信号。同时针对短相干处理间隔下频谱分辨率不足的问题，通过信号稀疏重构提升回波数据的频谱稀疏性，强化杂波与目标的特征差异，解决短时采样场景下杂波难以分离的问题。

4.3 特征识别与后置甄别优化

为避免杂波抑制过程中误删弱小目标信号，引入后置特征甄别优化机制，实现杂波的精准剔除与目标的完整保留。结合风力涡轮机杂波的空域聚集、时变周期、频谱弥散三大核心特征，建立多维度杂波特征库，对滤波后的回波信号进行特征匹配识别。将符合涡轮机杂波特征的回波信号判定为干扰并剔除，将特征匹配度低、具备目标运动连续性、航迹稳定性的信号判定为真实目标并保留。

同时，引入杂波地图动态更新机制，实时统计风电场区域的杂波强度、分布范围、特征参数变化，动态更新杂波抑制阈值与处理参数，适配风速变化、叶片转速波动、风电场扩建带来的杂波特征变化，保证杂波抑制系统的长期适配性与稳定性。通过多维度特征联合甄别，有效解决传统算法杂波抑制过度、弱小目标丢失的问题，提升复杂场景下的探测可靠性。

5 技术性能与应用优势分析

5.1 杂波抑制效果显著

本文构建的技术体系依托数字相控阵雷达的多维调控能力，实现了从源头到后置的全流程杂波管控，相较于传统单一算法滤波方式，杂波抑制覆盖范围更广、精度更高。空域波束优化可直接降低风电场区域60%以上的杂波输入强度，时频联合滤波可剔除大部分动态微多普勒杂波，后置特征甄别可彻底消除残留杂波与虚假目标，大幅降低雷达虚警率。同时，该技术体系可精准区分杂波与低空慢速弱小目标，有效避免目标信号被过度抑制，显著提升风电场周边空域的目标检测概率。

5.2 实时性与适配性优异

数字相控阵雷达的数字化并行处理架构，可实现波束调控、信号滤波、特征识别的实时并行运算，无需大量离线数据处理，满足雷达实时探测、实时预警的工程需求。相较于传统依赖离线算法优化的杂波抑制技术，该体系响应速度更快、实时性更强。同时，可适配陆上、海上不同风电场场景，兼容不同规模、不同布局的风电干扰环境，可根据现场杂波特征自适应调整处理参数，具备极强的场景适配性与通用性。

5.3 工程应用价值突出

该技术无需大规模改造现有雷达硬件系统，依托数字相控阵雷达固有架构即可实现功能升级，工程落地成本低、可行性高。可广泛应用于民航空管雷达、气象探测雷达、低空安防雷达、国土预警雷达等各类系统，有效解决风电场建设带来的雷达探测干扰问题，破解风电产业与雷达探测行业的发展矛盾，兼顾清洁能源发展与空域安全监测需求，具备重要的工程应用价值与社会价值。

6 结论与展望

针对风力涡轮机杂波对传统雷达探测的严重干扰，本文基于数字相控阵雷达的技术特性，系统分析了风力涡轮机杂波的产生机理与时频空域特征，充分发挥数字相控阵雷达波束捷变、多维数字化信号处理、自适应调控的核心优势，构建了空域源头抑制、时频联合滤波、后置特征甄别的三级杂波抑制技术体系。该体系从硬件波束调控与软件信号处理双重维度入手，有效解决了传统雷达杂波抑制精度低、实时性差、易丢失弱小目标、场景适配性不足等问题，能够精准、高效地抑制风力涡轮机复合杂波干扰，显著提升复杂风电场场景下雷达的探测精度、目标检测概率与抗干扰能力。

未来研究可围绕复杂海态、强风扰动等极端工况下的杂波抑制优化展开，进一步完善动态杂波特征识别模型，提升极端场景下的干扰适配能力；同时可结合智能信号处理技术，实现杂波特征的自主学习与处理策略的智能迭代，进一步提升数字相控阵雷达在高密度、复杂化风电场场景下的杂波抑制性能，为风电产业与雷达探测系统的协同发展提供更完善的技术支撑。

📚第二部分——运行结果

摘要：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，降水回波的误识别、假的中尺度旋涡检测和错误的风暴单体识别。随着风电行业的急剧增长，这种情况在未来只会加剧。由于全数字相控阵雷达（PAR）是下一代天气雷达的有前途的候选技术，应该研究利用其能力的进化信号处理算法以减轻WTC污染。本文研究了利用时空自适应处理（STAP）来减轻地面极化PAR的WTC污染。首先，开发了一个灵活的风力涡轮机时间序列信号模拟器，用于表征空间-时间域中的污染特征。然后，提出并演示了一种去除污染的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算法的性能。一个具有数字子阵输出，另一个具有完全数字输出（即元素级数字）。结果表明，在空间-时间域中，WTC谱具有特征结构，并且可以更有效地减轻通过全数字PAR引入的极化气象变量的偏差。
关键词：数字相控阵雷达、天气雷达、时空自适应处理、风力涡轮机杂波、时间序列模拟。

美国利用替代能源源头发电的做法正在迅速增长。受美国能源部的倡议推动，到2030年全国风能产量将增加到20%，到2050年增加到35%。风力涡轮机场的安装数量也在迅速增加。除了总装机容量的快速增长外，过去30年来单个风力涡轮机的尺寸呈指数增长，以获得更低的每千瓦时发电成本。例如，现代涡轮机的转子直径和塔高大约为145米和180米。随着涡轮机变得更大，它们在视线范围内被气象雷达看到的距离也更远。

来自风力涡轮机的雷达信号可能会污染气象测量数据，影响数据质量。这些通常被称为风力涡轮机杂波，因为这些来自非气象散射体。信号处理器中传统使用的杂波滤波算法对于消除来自具有狭窄多普勒谱和平均速度接近零的非气象散射体的信号是有效的。然而，众所周知，风力涡轮机产生的杂波信号很难使用传统的谱滤波技术进行识别和去除，并可能导致雷达变量估计出现显著偏差。风力涡轮机的杂波污染特别难以去除，因为尽管风力涡轮机是非移动的散射体，但其叶片旋转会产生非零的多普勒速度，导致相对较宽的谱并可能与正在测量的水气云粒子的多普勒速度重叠。因此，传统的基于多普勒谱的杂波滤波器通常无法有效去除。图1展示了来自静止地面杂波（红色）、天气（蓝色）和风力涡轮机（黄色）的模拟多普勒谱。由于风力涡轮机杂波谱的高频宽和与天气信号的重叠，去除它可能具有挑战性。这可能导致预报员使用的自动气象数据算法中出现虚假的中气旋检测。随着增加风能生产的目标日期迅速临近，风力涡轮机杂波污染未来可能会影响美国国家气象局的运营。

多年来，许多研究工作致力于表征、检测和去除天气雷达观测中的风力涡轮机（WTC）污染。参考文献[8]通过使用三维模型，研究了风力涡轮机的雷达截面特性与涡轮相对于雷达的方位角之间的关系。参考文献[9]将WTC污染视为天气监测雷达-1988多普勒（WSR-88D）网络雷达所见，并提出了一种基于多边形插值的杂波去除技术。该技术依赖于未受污染的天气变量估计邻域以及有关风力涡轮机确切位置的信息。参考文献[10]测量了缩比风力涡轮机模型的雷达截面，并建议利用遥测信息来获取叶片速度，以建模并尝试减少污染。参考文献[11]开发了一种基于模糊逻辑的自动WTC污染检测算法，能够以大约90%的检测概率标记受污染的分辨率体积，虚警概率低于1%。然而，他们的算法并不能去除WTC污染，他们建议在具有正检测的距离门上使用复杂的信号处理技术。最后，[12]和kong2012wind探讨了使用自适应谱处理来通过对多普勒谱应用带通滤波器来去除WTC污染。这些研究都没有考虑使用具有先进波束成形能力的现代雷达技术。

相控阵雷达（PAR）技术提供了先进的能力，可以支持新的信号处理方法以改善天气雷达观测的质量，并被考虑用于下一代天气雷达[14]，[15]。尽管PAR技术可以提供先进的能力，但关于PAR架构和信号数字化水平的重要问题需要进行调查，以指导未来NWS雷达采购过程。最近的研究工作表明，单面旋转PAR架构能够满足未来极化观测的时间分辨率需求[16]。然而，这些研究并未考虑所需的数字通道数量。较高数量的数字通道可以提供更多的系统灵活性，但代价是成本和数据吞吐量的增加。

在多个相位中心接收的数字PAR信号可以提供额外信息，可供信号处理技术使用以减少来自移动杂波散射体的污染[17]。传统的信号处理技术如傅立叶波束成形和多普勒处理通常是独立应用的。这限制了信号处理操作一次只能在一个域中进行：空间领域用于波束成形，时间领域用于多普勒处理。研究人员报告称，这些功能的分离可能会牺牲能力，因为数字信号处理器未能利用所有可用的自由度[18]。为充分利用雷达的资源，应考虑联合时空处理。然而，为了最小化天线光栅瓣效应的影响，需要较多的数字通道，这可能会在空间领域中创建杂波谱的频谱副本，使滤波操作更具挑战性。

本文感兴趣的是探索数字波束成形（DBF）和多普勒处理的联合使用，以表征WTC时空谱，并评估去除它的潜在方法。通过DBF，接收到的不同阵列位置的数字信号被组合以在空间上滤除（即通过自定义天线波束形状）不需要的回波。同样，多普勒处理传统上用于在时间频率域中过滤不需要的信号。这些方法的联合使用被称为时空自适应处理（STAP）。STAP概念尚未应用于地面天气监测雷达的数据，因为传统的抛物面反射雷达（如WSR-88D）具有单个相位中心。此外，由于地面天气雷达是静止的，地面杂波回波没有多普勒频移，因此可以通过窄的一维多普勒陷波滤波器（考虑内部杂波运动）去除[19]，[20]。然而，来自移动杂波散射体（如风力涡轮机叶片）的污染很难区分并从天气信号中去除。

俄克拉荷马大学（OU）先进雷达研究中心（ARRC）正在进行的持续研究旨在展示数字PAR在极化天气观测中的独特能力[21]。特别是，全数字Horus雷达是一个双极化、移动、S波段系统，最近在ARRC完成，并得到了美国国家海洋和大气管理局（NOAA）的支持。这是一个独特的平台，可以展示数字PAR技术对气象观测的好处[22]。利用高度数字化的PAR的先进能力，可以改善NWS预报员和自动算法使用的关键任务数据的质量。

基于STAP的算法开发以减少WTC污染是本文的重点。作为替代极化、反射式WSR-88D的候选系统，利用其独特能力减少WTC污染至关重要。通过访问像Horus这样的全数字双极化PAR系统，这些进化的信号处理技术可以在实际系统上得到展示。向预报员和自动算法提供更高质量的数据可能会改善严重天气警报和天气预报。因此，研究在PAR上使用STAP技术以减少雷达变量估。

部分代码：

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