風力渦輪機擴散產生的干擾正在成為地面中高脈沖重復頻率（PRF）脈沖多普勒空中監視雷達的一個問題。本文表明，將發射波形的某些參數從一個脈沖隨機化到另一個脈沖，可以設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 技術一樣。首先，我們考慮具有固定PRF但應用于每個發射脈沖的不同（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。通過仿真和實驗數據分析驗證了理論結果。單個CPI中的雜波加干擾抑制和范圍消歧可能對聯邦航空管理局和沿海雷達具有吸引力。

第一節 簡介

風力發電供應超過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，并且由于支持國內供應鏈，因此還具有社會和經濟效益。它被設想 該風力發電將提供10%到2020年全國最終用途電力需求，另一方面，風電場給空中監控帶來了挑戰 雷達。

(相關資料圖)

風力發電產生的能量與掃掠面積和風速成正比。有了這些考慮 考慮到，效率更高的風力發電場傾向于采用更大的葉片轉子和更高的渦輪機塔架。風 渦輪旋轉葉片會產生干擾，表現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/地面監視產生重大影響 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。關于如何減輕整個變化對附近雷達的影響已經有很多研究 在雷達信號處理中。上述論文中提出的技術涉及修改 在探測器階段區分真實目標和風力渦輪機干擾。。

在本文中提出了在發送端使用波形分集，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。

傳統上，脈沖多普勒雷達在相干處理間隔（CPI）內收集多個脈沖，使用 固定波形和脈沖重復頻率 （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而出現的四個模糊區域。目標位于 第四個區域。當使用常規雷達信號處理時，目標、地面雜波和風 渦輪機干擾折疊到單個測量范圍區域。

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如圖2所示，施加到每個脈沖的隨機發射初始相位可以設計出一種濾波器，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用適當的多普勒濾波器。目標檢測可在任何地方進行 圖1中上圖的空白區域。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行明確的距離測量和地面雜波抑制 重復間隔 .這種方法的優點是在傳輸過程中不會通過消隱來持續遮擋目標，因此使用 單一消費物價指數。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綜述

已經開發了幾種不同的方法來抑制幾類風力渦輪機的干擾 監視雷達，用于區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 通過在預檢測、檢測和 檢測后階段。這些技術包括使用兩個通道進行高程判別（預檢測），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雜波圖來抑制風力渦輪機的干擾。動態雜波圖的估計也在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范數最小化進行估算 非線性成本函數的問題，使用迭代數值算法求解。

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。相控陣和最小方差無失真響應中提出了多普勒天氣干擾抑制的方法 雷達。

第二節.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，模糊的損失最小，因為該區域沒有地面雜波。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關系一致 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 實現相同的檢測概率。該結果與圖3所示的結果一致，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，而不會產生混亂，還比較了隨機相位和恒定相位雷達的檢測概率，結果表明隨機相位雷達相對于 恒相位雷達。雜波模糊的數量更大，并且雜波填充脈沖被丟棄。但是，我們無法 使用相同的參數值復制 中的結果。

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圖7顯示了相分集雷達和信噪比在三個模糊區域中的信噪比損耗。恒相雷達第三區域的損耗。恒相雷達的性能在所有方面都是相似的 歧義區域，因此為了清楚起見，它僅在第三個區域中顯示。相位分集雷達在第二個和 第三個區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在更多 自由度已被用于消除干擾。

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. 實驗數據的結果

理論結果使用相分集和常規恒定相。有一個發光的風力渦輪機， 地面雜亂，以及與風力渦輪機不同范圍內的機會目標模糊性。渦輪機有三個葉片，轉子直徑相等 到 82 m。最大轉速為 14.4 r/min，對應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，由于葉片旋轉速度較慢，或旋轉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 旋轉葉片，將觀察到更高的多普勒頻率，并相應地設計多普勒濾波器。

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 在明確的區域中重疊。可能的利益目標被范圍模糊的回報所掩蓋 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.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射波形，具有 不規則脈沖調制和可變 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，因此可在單個 CPI 中進行監控。與傳統脈沖多普勒相比，處理這些波形具有更高的計算復雜性 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 將提高計算效率的次優技術。

CPI中發射波形樣本的模量，具有恒定的脈沖寬度和可變的PRI值。

在這里，II節和II-A節中使用的標準符號推廣到任意發射波形，而以前我們 考慮由$N$規則間隔脈沖組成的傳輸，我們現在將處理由$N$規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。當接收器關閉時，相關接收信號的某些部分將丟失， 這將導致食損失。傳統的脈沖多普勒波形也會出現類似的損耗。

第四節.總結

發射波形分集使中高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 自相關旁瓣，例如隨機雙相調制，是 同等有效。相位分集雷達的性能已經過全面評估，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 結果已通過分析實驗數據得到驗證。

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-多普勒區域和可能的計算復雜性降低。進一步的改進可能是應用 知識輔助雷達技術，包括渦輪機的已知特性、風速和 環境 。此外，相序也可以導出為動態/瞬時知識輔助的輸出 優化技術。

編輯：黃飛