[发明专利]一种风电机RCS数据压缩重构方法

说明书

一种风电机RCS数据压缩重构方法，根据高频电磁散射理论，风电机总的电磁散射可以等效为若干个局部位置上电磁散射贡献的矢量和，而这些局部位置上电磁散射是由电场幅值、散射系数以及坐标参量这三个参量表示的，针对性地提出一种由风电机电磁散射的强度参数、结构类型以及位置参数组合而成的参数集表征大量风电机RCS数据的思想，从而实现了风电机RCS数据有效压缩重构。在实际工程中为减少风电机RCS数据存储容量、实现风电机对雷达台站电磁干扰特性实时分析以及进行风电机雷达回波实时模拟创造了条件。

技术领域

本发明一种风电机RCS数据压缩重构方法，属于风电场与雷达台站系统的广域电磁兼容领域。

背景技术

大量修建的风电场势必会对邻近雷达台站产生严重的电磁干扰问题。从现有研究来看，风电机RCS数据是用于风电机对雷达信号电磁干扰特性分析以及风电机回波模拟的重要参量。但由于雷达视线俯仰角、风电机偏航角以及风电机叶片旋转角的实时变化，且雷达工作频率通常在GHz频段，使得雷达系统存储的风电机RCS数据量极为庞大，一般可达到1010数量级及以上，从而直接影响风电机RCS数据存储以及实时快速分析效果。因此，寻求风电机RCS数据有效压缩及其快速重构的方法，对减少数据存储容量、实现风电机电磁散射特性实时分析以及进行风电机雷达回波实时模拟研究具有重要的实用意义。

在雷达目标RCS数据压缩重构领域，目前采用的方法是阈值离散傅里叶变换法(Threshold Discrete Fourier Transform,TDFT)。该方法虽然计算速度快，但其压缩重构的效果直接受阈值大小的影响，而从目前研究来看，阈值的确定依然没有准确的判断依据。因此，传统TDFT法的应用受到极大的局限。

发明内容

本发明提供一种风电机RCS数据压缩重构方法，该方法基于高频电磁散射理论，从已经获取的风电机RCS数据中求解出风电机电磁散射的电场幅值、散射系数以及坐标参量，进而实现了风电机RCS数据有效压缩重构。该方法可以减少RCS数据的存储容量、提高风电机电磁散射特性分析和风电机雷达回波模拟的实时性具有重要意义。

本发明采取的技术方案为：

一种风电机RCS数据压缩重构方法，利用风电机电磁散射的电场幅值、散射系数以及坐标参量，组合而成的参数集表征大量的风电机RCS数据，实现风电机RCS数据的有效压缩重构。

一种风电机RCS数据压缩重构方法，包括以下步骤：

步骤一：求解风电机在不同频段、姿态角条件下的RCS数据，包括风电机RCS的幅值和相位两类数据。所述步骤一中，所述的风电机运行姿态角，包括雷达视线俯仰角、风电机偏航角以及风电机叶片旋转角。

由于风电机在实际运行中，其运行姿态会根据风向的改变而发生变化，并且现有雷达的工作频率的带宽大，因此需要求解风电机在不同频段、姿态角条件下的RCS数据。本发明以雷达视线俯仰角、风电机偏航角以及风电机叶片旋转角这三种角度组合来描述风电机和雷达台站之间的相对位置，求解风电机在每种角度组合条件下的RCS数据。为了保证风电机RCS数据压缩重构的效果，并考虑了风电机RCS数据的相位信息。

步骤二：根据步骤一所求的风电机RCS数据，计算风电机RCS数据的自相关矩阵和互相关矩阵，并求解两个矩阵间的转换矩阵，进而求解出风电机电磁散射的电场幅值、散射系数以及坐标参量组合而成的参数集。所述步骤二中，计算的自相关矩阵和互相关矩阵，是根据风电机RCS数据构造两个列向量进行求解的，并且这两个列向量之间存在一个相位差。

根据步骤一所求的风电机RCS数据构造两个列向量，并根据构造的两个列向量计算风电机RCS数据的自相关矩阵和互相关矩阵，同时考虑到步骤一所求的风电机RCS数据可能存在噪声误差，对自相关矩阵进行一次特征值分解和一次奇异值分解，以减少噪声误差对风电机电磁散射参数集求解结果的影响。计算去除噪声后的自相关矩阵和互相关矩阵之间的转换矩阵，进而实现风电机电磁散射的电场幅值、散射系数以及坐标参量的求解。