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公开(公告)号：CN110174651A
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201910406546.X
申请日：2019-05-16
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于低秩汉克尔（Hankel）矩阵补全的气象雷达风电场杂波抑制方法，利用气象信号空间相关性，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32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Hankel矩阵，最后通过非精确增广拉格朗日乘子法（IALM）解决约束秩最小化问题有效恢复气象数据。仿真实验结果表明，该发明在抑制风力涡轮机杂波（WTC）的同时也抑制了噪声干扰，提高了气象信号的信噪比，具有很好的工程应用前景。
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公开(公告)号：CN110780264B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN201910966998.3
申请日：2019-10-12
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进岭回归的气象雷达风力涡轮机杂波抑制方法，该发明针对回归模型中数据存在较强的共线性时，导致参数估计值不稳定且估计精确度较低的问题，首先引入加权岭回归模型，接着采用广义交叉验证(GCV)获取岭回归模型中的最优回归参数，进而求解被风力涡轮机杂波(WTC)污染的气象信号谱矩信息。本发明在低信噪比条件下估计精度高、运算量小，易于工程实施。
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公开(公告)号：CN110174650A
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201910378957.2
申请日：2019-05-08
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于两维联合插值的气象雷达风电场杂波抑制方法，该方法针对低信噪比情况下，首先对同时包含风力涡轮机杂波(WTC)和气象信号的距离单元置零，以该距离单元为中心，两端各选取2个相邻距离单元，通过相干积累提高信噪比。再分别计算出距离域一维插值气象信号估计值和多普勒域一维插值气象信号估计值，最后根据最小二乘法计算出的两维权系数进行两维联合插值。仿真实验结果表明，本方法在低信噪比情况下，可有效提高插值精度，实现气象信号的精确恢复，且运算量小，适合工程应用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112433215B
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202011179819.0
申请日：2020-10-29
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于先验知识加权的气象雷达风力涡轮机杂波抑制方法，首先将被风力涡轮机杂波(WTC)污染的距离单元置零，并逐脉冲将距离向量重构为随机采样的低秩托普利兹矩阵，利用气象信号观测矩阵的先验知识，通过对气象信号观测矩阵核范数中的每个奇异值赋予不同的权值，避免了用同一常数对所有的奇异值进行阈值化，更精确的获取原气象信号的托普利兹矩阵在低秩上的最优逼近矩阵，从而输出气象信号。仿真实验结果表明，本发明有效提高了气象信号的恢复精度，更好的抑制风力涡轮机杂波和噪声，适合工程应用。
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公开(公告)号：CN112379380A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011179833.0
申请日：2020-10-29
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于均值法再处理截断矩阵补全的风电场杂波抑制方法，利用观测矩阵的先验知识，首先将被风力涡轮机杂波(WTC)污染的距离单元置零，并逐脉冲将距离向量重构为随机采样的低秩托普利兹矩阵，然后针对气象信号SL×M奇异值序列呈快速衰减的特点，在奇异值收缩过程中选取合适的截断点进行截断，最后利用矩阵补全恢复缺失元素并对补全出的目标信号的托普利兹矩阵进行均值处理，从而输出气象信号。仿真结果表明，本发明能同时抑制WTC和噪声干扰，高精度恢复气象信号，具有很好的工程应用前景。
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公开(公告)号：CN111624556A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010511360.3
申请日：2020-06-08
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于形态成分分析的气象雷达WTC抑制方法。该方法首先对污染距离单元进行地杂波抑制预处理，其次在傅里叶变换域和短时傅里叶变换域对预处理输出信号分别进行稀疏表示，并采用分裂增广拉格朗日收缩算法进行不同形态成分的稀疏分离，进而抑制WTC并恢复该距离单元上的气象信号。仿真实验结果表明，本发明能有效抑制地杂波和WTC，并高精度恢复气象信号，适合工程应用。
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公开(公告)号：CN111239699A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010186766.9
申请日：2020-03-17
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于增量式极限学习机(I-ELM)的气象雷达风电场杂波抑制方法。该发明首先对信号进行预处理，然后利用气象信号距离连续性，设置气象信号的径向速度与谱宽预估值，构建训练样本。再对模型参数进行搜索与优化，最后利用优化后的I-ELM算法建立预测模型，恢复出被污染距离单元的气象信号。仿真实验结果表明，本方法有效抑制了风力涡轮机杂波(WTC)，显著降低了由WTC污染引起的径向速度和谱宽估计偏差，且运算量小，适合工程应用。
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公开(公告)号：CN110780264A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201910966998.3
申请日：2019-10-12
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进岭回归的气象雷达风力涡轮机杂波抑制方法，该发明针对回归模型中数据存在较强的共线性时，导致参数估计值不稳定且估计精确度较低的问题，首先引入加权岭回归模型，接着采用广义交叉验证(GCV)获取岭回归模型中的最优回归参数，进而求解被风力涡轮机杂波(WTC)污染的气象信号谱矩信息。本发明在低信噪比条件下估计精度高、运算量小，易于工程实施。
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