针对大型风力发电机机组中常见的脉动湍流、风机尾流与涡流等湍流信号, 研究了利用自然梯度下降的独立分量分析方法的湍流频谱分离效果, 以区分中心风速与湍流信号, 提高风机机组的综合工作效率。首先分析了风机组中常见湍流信号的后向散射与频谱分布特点, 然后依据这些特点设计了对应的独立分量分析模型。在仿真结果符合要求的基础上, 进行了双目激光雷达天线的风速采集与实际分离效果检测。实验结果表明, 在大气折射率结构常数C2n≤10－14同时广义大气常数α≥4的通常情况下, 利用双目信号能够分离出一个湍流中心和一个中心风速。对1 s内两个谱峰的波动范围进行统计, 获得(2.59±0.05) MHz的中心风速以及(1.22±0.19) MHz的湍流中心估计, 且二者的平均信噪比分别为25.93 dB和31.01 dB, 能够在获得稳定的中心风速估计的同时得到一个较为稳定的湍流中心估计。