基于低秩矩阵稀疏恢复的气象雷达风电场杂波抑制方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN110297247A(43)申请公布日2019.10.01(21)申请号201910659759.3(22)申请日2019.07.22(71)申请人河海大学地址211100江苏省南京市江宁开发区佛城西路8号(72)发明人沈明威王晓冬吉雨姚旭万晓玉(74)专利代理机构南京经纬专利商标代理有限公司32200代理人刘莎(51)Int.Cl.G01S13/95(2006.01)G01S7/36(2006.01)G01S7/41(2006.01)权利要求书3页说明书9页附图4页(54)发明名称基于低秩矩阵稀疏恢复的气象雷达风电场杂波抑制方法(57)摘要本发明公开了一种基于低秩矩阵稀疏恢复的气象雷达风电场杂波抑制方法，该方法利用气象信号的空间相关性，首先将同时包含气象信号和风力涡轮机杂波的距离单元置零，并在该距离单元两侧对称取40个距离单元，然后逐脉冲将距离向量重构为满足零元素随机分布的低秩快拍矩阵，最后利用非精确增广拉格朗日乘子法(IALM)最小化核范数有效恢复气象数据。仿真实验结果表明，本发明能有效抑制风力涡轮机杂波(WTC)和噪声，提高气象信号输出信噪比，适合工程应用。CN110297247ACN110297247A权利要求书1/3页1.基于低秩矩阵稀疏恢复的气象雷达风电场杂波抑制方法，其特征在于，该方法的具体步骤如下：步骤1，输入气象雷达回波信号，其中，第i个距离单元第m个脉冲下输入信号为：xi(m)＝si(m)+ci(m)+wi(m)+ni(m)式中，i＝1,...,L，L为距离单元数，m＝1,...,M，M为相干积累脉冲数，si(m)、ci(m)、wi(m)和ni(m)分别为第i个距离单元第m个脉冲下的气象信号、地杂波信号、风力涡轮机杂波WTC信号和噪声信号；步骤2，随机采样的低秩快拍矩阵构建，具体为：在第i个距离单元两侧各取40个距离单元，并将第i个距离单元中的回波信号[xi(1),xi(2),..,xi(M)]置零，得到观测矩阵XL×M：由XL×M构建随机采样的低秩快拍矩阵，其构建准则为：逐次将观测矩阵XL×M第m个脉冲下T的向量[x1(m),x2(m),...,xL(m)]构建成快拍矩阵其中，m1和m2分别表示快拍矩阵的行数和列数，m1×m2＝L，m1＝m2，快拍矩阵的第p行、第q列的元素回波信号xi(m)构建的低秩快拍矩阵X为：由X定义气象信号si(m)第i个距离单元置零后构建的低秩快拍矩阵S为：2CN110297247A权利要求书2/3页由X定义地杂波信号ci(m)在第i个距离单元置零后构建的低秩快拍矩阵C为：由X定义噪声信号ni(m)在第i个距离单元置零后构建的低秩快拍矩阵N为：WTC信号wi(m)构建的低秩快拍矩阵W为零矩阵；步骤3，通过矩阵补全模型恢复抑制WTC后的气象信号：其中，min(·)表示最小化处理，||·||*表示核范数，PΩ表示投影到仅在指标集Ω非零的稀疏矩阵子空间上的映射，它使得矩阵在Ω中的元不变，Ω以外的元置零，步骤4，利用非精确增广拉格朗日乘子法IALM求解矩阵补全模型，输出抑制WTC后的信号。2.根据权利要求1所述的基于低秩矩阵稀疏恢复的气象雷达风电场杂波抑制方法，其特征在于，步骤4中拉格朗日函数为：其中，Y＝Y0+μ(X-S-N-W)为拉格朗日乘子矩阵；Y0为拉格朗日乘子矩阵初值，取值为0；μ为惩罚因子，||·||F表示F范数，||·||F表示F范数，tr(·)表示取矩阵的迹，表示取复数的实部，<·,·>表示矩阵的内积。3.根据权利要求2所述的基于低秩矩阵稀疏恢复的气象雷达风电场杂波抑制方法，其特征在于，利用非精确增广拉格朗日乘子法IALM求解的步骤为：-31)令Y0＝0、W0＝0，N＝0，μ0＞0，ρ＞1，k＝0，η＝10，其中W0＝0表示需要抑制的风力涡3CN110297247A权利要求书3/3页轮机杂波的初始值；H-12)利用公式(U,Σ,V)＝svd(X-Nk-Wk+μkYk)和更新S：其中Sk+1和Sk分别表示气象信号S的第k+1和k次更新，Wk表示WTC信号W的第k次更新，Nk表示噪声N的第k次更新，Yk表示拉格朗日乘子矩阵Y的第k次更新，μk表示惩罚因子μ的第k次更新；3)更新W：其中表示Ω以外的指标集；4)5)更新Yk：Yk+1＝Yk+μk(X-Sk+1-Nk+1-Wk+1)；6)更新μk至μk+1：μk+1＝ρμk；7)若下式不成立，则算法未收敛，令k←k+1,转步骤2，否则转步骤8：||Sk-Sk-1||F/||Sk||F≤η；8)结束循环，输出：4.根据权利要求3所述的基于低秩矩阵稀疏恢复的气象雷达风电场杂波抑制方法，其特征在于，利用IALM逐次输出补全后恢复出的各脉冲下回波信号的快拍矩阵依