[發(fā)明專利]基于增量式極限學(xué)習(xí)機(jī)的氣象雷達(dá)風(fēng)電場(chǎng)雜波抑制方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010186766.9
• 申請(qǐng)日: 2020-03-17
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN111239699B
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-08-16
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 沈明威;姚旭;王曉東;吉雨;萬(wàn)曉玉;胥翔竣
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 河海大學(xué)
• 主分類號(hào): G01S7/36
• 分類號(hào): G01S7/36;G01S7/41;G01S13/95;G06N20/00
• 代理公司: 南京經(jīng)緯專利商標(biāo)代理有限公司 32200
• 代理人: 劉莎

1.基于增量式極限學(xué)習(xí)機(jī)的氣象雷達(dá)風(fēng)電場(chǎng)雜波抑制方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟一、信號(hào)預(yù)處理，具體為：

對(duì)同時(shí)包含風(fēng)力渦輪機(jī)雜波WTC和氣象信號(hào)的距離單元置零，設(shè)該距離單元序號(hào)為a，通過(guò)快速傅里葉變換實(shí)現(xiàn)對(duì)第a±z個(gè)距離單元的相干積累，結(jié)果記為X_a±z(k)；

對(duì)第a±z個(gè)距離單元雷達(dá)回波信號(hào)進(jìn)行頻譜分析，分別估計(jì)出其氣象信號(hào)頻譜峰值對(duì)應(yīng)的多普勒單元；

設(shè)各單元?dú)庀笮盘?hào)頻譜峰值所在的最小多普勒單元序號(hào)為γ_min，最大多普勒單元序號(hào)為γ_max；考慮雷達(dá)天線副瓣的影響，選取雷達(dá)回波的第γ_min-5～γ_max+5個(gè)多普勒單元為多普勒單元樣本，將其他多普勒單元置零，以該置零結(jié)果針對(duì)對(duì)應(yīng)的X_a±z(k)進(jìn)行更新，得到對(duì)進(jìn)行逆傅立葉變換，得到預(yù)處理后的雷達(dá)回波時(shí)域信號(hào)；

步驟二、訓(xùn)練樣本構(gòu)建，具體為：

根據(jù)步驟一中經(jīng)過(guò)預(yù)處理后的第a±z個(gè)距離單元依次構(gòu)建訓(xùn)練樣本，第i個(gè)訓(xùn)練樣本為(t_i,y_i),i＝1,2,...,N，t_i為第i個(gè)訓(xùn)練樣本的輸入，y_i為第i個(gè)訓(xùn)練樣本的輸出，R_i為第i個(gè)訓(xùn)練樣本的距離，y_i＝v_i,i＝1,2,...,N或y_i＝σ_i,i＝1,2,...,N，v_i和σ_i分別為第i個(gè)訓(xùn)練樣本氣象信號(hào)的徑向速度估計(jì)和譜寬估計(jì)，N＝20；

步驟三、模型參數(shù)搜索與優(yōu)化，具體為：

根據(jù)步驟二中的N個(gè)訓(xùn)練樣本，按照下式來(lái)對(duì)增量式極限學(xué)習(xí)機(jī)I-ELM中連接新增隱藏層節(jié)點(diǎn)與輸出層的權(quán)重進(jìn)行估計(jì)：

其中,e(i)為第i個(gè)訓(xùn)練樣本在新添加隱藏層節(jié)點(diǎn)之前的誤差，是新增隱藏層節(jié)點(diǎn)的輸出向量，E＝[e(1),e(2),...,e(N)]^T是在新添加隱藏層節(jié)點(diǎn)之前網(wǎng)絡(luò)中產(chǎn)生的誤差向量；

步驟四、I-ELM算法構(gòu)建預(yù)測(cè)模型，具體為：

設(shè)最大隱藏層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)和期望誤差分別為和ε，I-ELM算法的學(xué)習(xí)過(guò)程如下：

初始化階段：設(shè)定為I-ELM中當(dāng)前隱藏層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)，誤差E＝Y(jié)，其中Y＝[y₁,y₂,...,y_N]^T表示期望輸出；

學(xué)習(xí)階段：當(dāng)且||E||＞ε時(shí)：

1)增加一個(gè)隱藏層節(jié)點(diǎn)：

2)為新增的隱藏層節(jié)點(diǎn)隨機(jī)選取參數(shù)

3)計(jì)算新增隱藏層節(jié)點(diǎn)與輸出層的權(quán)重：

4)計(jì)算增加第個(gè)隱藏層節(jié)點(diǎn)后新網(wǎng)絡(luò)的誤差：

當(dāng)或||E||＜ε時(shí)算法結(jié)束，此時(shí)得到的最優(yōu)的I-ELM結(jié)構(gòu)即為氣象信號(hào)徑向速度和譜寬預(yù)測(cè)模型，計(jì)算出連接隱藏層節(jié)點(diǎn)和輸出層節(jié)點(diǎn)的權(quán)重向量：y_i＝v_i時(shí)對(duì)應(yīng)為y_i＝σ_i時(shí)對(duì)應(yīng)為

步驟五、抑制WTC后的氣象信號(hào)徑向速度與譜寬估計(jì)，具體為：

根據(jù)氣象信號(hào)徑向速度和譜寬預(yù)測(cè)模型，對(duì)步驟一中的第a個(gè)距離單元分別進(jìn)行徑向速度與譜寬預(yù)測(cè)，得出抑制WTC后信號(hào)的徑向速度與譜寬估計(jì)值：

其中，R_a為第a個(gè)距離單元的距離，v_a為第a個(gè)距離單元抑制WTC后信號(hào)的徑向速度估計(jì)值，σ_a為第a個(gè)離單元抑制WTC后信號(hào)的譜寬估計(jì)值。

2.如權(quán)利要求1所述的基于增量式極限學(xué)習(xí)機(jī)的氣象雷達(dá)風(fēng)電場(chǎng)雜波抑制方法，其特征在于，步驟一中通過(guò)快速傅立葉變換實(shí)現(xiàn)相干積累：

式中，x_a±z(n)為第a±z個(gè)距離單元雷達(dá)回波信號(hào)，X_a±z(k)為x_a±z(n)經(jīng)過(guò)傅立葉變換后的結(jié)果，K為脈沖數(shù)。