基于波束形成算法风速风向的测量研究

发布时间：2020-11-18 02:35

　　 风与人们的实际生活有着紧密的联系,风速与风向的测量对于气象、航空、航海等方面有重要的研究意义,国内外的许多学者对于测风领域展开了大量的相关研究。由于超声波测风仪所具有的测量范围宽,测量速度快,准确度高的优异特性获得人们的认可,目前被广泛应用于风速风向测量研究。超声波测风技术主要是以时差法为基础展开研究。而时差法需要测量超声波信号在超声波传感器发射端与接收端之间传播所需的渡越时间(TOF)。当环境复杂的时候,环境噪声增大,渡越时间(TOF)的测量则越发困难,甚至会导致一些方法失效。本文在对这个问题进行了探索,利用阵列信号处理方法有效抑制干扰噪声的优势,将风速风向的测量与MVDR波束形成算法相结合进行研究。本文的主要工作内容如下:1.推导了四元弧形超声波传感器阵列结构的阵列流型。将四元弧形超声波传感器阵列推广到N元弧形超声波传感器阵列结构,并推导了其阵列流型。针对N元弧形超声波传感器阵列,讨论了其分辨范围,分辨力与阵列结构的关系以及克拉美—罗界的表达形式。2.基于N元弧形超声波传感器阵列结构,结合MVDR波束形成算法,实现了对风速风向的估计。通过仿真实验验证算法的有效性。3.将基于弧形超声波传感器阵列的MVDR波束形成算法进行改进,可以达到简化运算的效果。仿真实验验证了其有效性以及快速性。4.针对于常规波束形成算法会受到瑞利限的限制的问题,采用虚拟阵元方法增加虚拟的阵元个数扩展阵列孔径达到提高分辨率的效果。本文主要针对风速和风向的测量问题提出一种基于阵列的风速和风向测量的新方法。
【学位单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：P412
【部分图文】：

2 22 cos( 1*( )) cos( )2 1 2cos( 1*( )) cos( )2 1 2cos( (N 1)*( )) cos( 2 1 2cos( (N 1)*( )) cos( 2 1 NV c VNNV c VN 以看出( , V ) RVD,随着半径不断增加，对度角 有关，由于式子比较复杂，我们借助的关系。分辨力 与弧度 的关系如

2 22 sin( 1*( )) sin( )2 1 2)cos( 1*( )) cos( )2 1 2sin( (N 1)*( )) sin( )2 1 2cos( (N 1)*( )) cos( 2 1 2VNV c VNVNV c VN 可以看出( , V ) RθD,随着半径不断增加，对风弧度角 有关，我们依然借助 matlab 仿真软件来分辨力 与弧度 的关系如图 3.4 所示：

图 4.2 V 5.1m/s 45谱峰图 图 4.3 135谱峰图图4.4 225谱峰图 图4.5 315谱峰图由上述四组谱峰图可以看出，每一组参数的估计结果，在 x坐标和 y坐标范围内均只得到一个最大值，即对应估计的风速值和风向角大小。得到的估计结果数值为：（1）第一组参数估计数据： ， ，
【参考文献】

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本文编号：2888236