基于支持向量机和小波包的风廓线雷达杂波去除技术研究

风廓线雷达回波信号弱，易受到地杂波、间歇性杂波等杂波的污染，使真实湍流回波信号淹没在杂波中，无法得到有效风谱。间隙性杂波、地杂波通常随机出现在某些高度层的回波信号中，是不确定的。因此，在对风廓线雷达回波信号应用去杂波算法之前，首先要确定哪些高度层的信号中含有杂波、含有何种杂波。本项目研究风廓线雷达杂波的识别和去除技术，利用支持向量机技术实现风廓线雷达信号的分类，确定回波信号中是否含有杂波，以及含有何种杂波；采用小波包分析含有杂波的雷达回波信号，研究具有自适应性的杂波去除算法，还原真实湍流回波信息，以提高回波信号的信噪比和风廓线雷达产品的质量。

风廓线雷达回波信号弱，易受到地杂波、间歇性杂波、随机噪声等污染，真实湍流回波信号淹没在杂波中，随机噪声会降低信噪比，都严重影响有效风谱的获取。针对此问题，我们研究利用小波分析技术抑制风廓线雷达回波信号中的杂波和随机噪声，提高了风廓线雷达回波的质量。（1）研究了风廓线雷达湍流信号、杂波和随机噪声的数据仿真方法，为各种杂波抑制算法的研究和评估提供基础；（2）提出基于SWT的小波分解级数确定方法和具有自适应特性的小波阈值方法，改进了现有国内外基于小波的杂波抑制方法，提高了杂波抑制效果；（3）利用仿真数据和风廓线雷达时域数据验证了我们所提出方法的有效性，可植入现有风廓线雷达信号处理系统中，提高风廓线雷达回波数据的质量。