| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第14-15页 |
| 第二章 气象雷达风电场杂波的微多普勒特性分析 | 第15-32页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 风电场雷达回波信号仿真 | 第15-18页 |
| 2.2.1 风轮机回波信号模型 | 第15-17页 |
| 2.2.2 风电场多径散射模型 | 第17-18页 |
| 2.3 基于时频分析的风电场回波信号的微多普勒特征分析 | 第18-27页 |
| 2.3.1 单个风轮机回波信号的微多普勒特征分析 | 第18-24页 |
| 2.3.2 风轮机之间多径效应对回波微多普勒特征的影响 | 第24-26页 |
| 2.3.3 地面多径效应对回波微多普勒特征的影响 | 第26-27页 |
| 2.4 基于SVD的风电场回波信号的微多普勒特征分析 | 第27-31页 |
| 2.4.1 单个风轮机回波信号的微多普勒特征分析 | 第27-29页 |
| 2.4.2 风电场多径回波信号的微多普勒特征分析 | 第29-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 气象雷达风电场杂波的微动特征提取 | 第32-42页 |
| 3.1 引言 | 第32页 |
| 3.2 基于SVD的风电场杂波的微动特征提取 | 第32-36页 |
| 3.2.1 特征量的构造 | 第32-33页 |
| 3.2.2 多径效应存在时风电场杂波的微动特征提取 | 第33-34页 |
| 3.2.3 气象目标存在背景下风电场杂波的微动特征提取 | 第34-36页 |
| 3.3 基于Level-II数据的风电场杂波的特征提取 | 第36-41页 |
| 3.3.1 数据获取 | 第36-37页 |
| 3.3.2 特征量的构造 | 第37-39页 |
| 3.3.3 基于Level-II数据的风电场杂波的特征提取结果 | 第39-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于模糊逻辑的气象雷达风电场杂波的检测 | 第42-54页 |
| 4.1 引言 | 第42页 |
| 4.2 风电场杂波特征量的统计特性 | 第42-44页 |
| 4.3 风电场杂波的模糊逻辑检测方法 | 第44-46页 |
| 4.3.1 模糊逻辑推理系统 | 第44-45页 |
| 4.3.2 隶属度函数的选取 | 第45-46页 |
| 4.3.3 模糊逻辑规则的判断 | 第46页 |
| 4.4 风电场杂波的检测结果 | 第46-53页 |
| 4.4.1 普通气象条件下风电场杂波的检测 | 第46-49页 |
| 4.4.2 类似风电场回波特性的气象目标出现时风电场杂波的检测 | 第49-51页 |
| 4.4.3 雷达回波出现多普勒速度模糊时风电场杂波的检测 | 第51-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 总结与展望 | 第54-55页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第54页 |
| 5.2 后期工作展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 攻读硕士期间所发表论文 | 第61页 |
