[发明专利]基于多重信号分类算法的三维风速风向测量方法

说明书

本发明提出了一种基于多重信号分类算法的三维风速风向测量方法，将超声波传感器按照一定的方式排列，并将三维空间中风的速度、俯仰角和方位角的信息建立适当的数学关系，计算各个传感器接收到信息时的时延信息，利用多重信号分类算法将传感器阵列所接收到信息数据的协方差矩阵进行子空间分类，并通过计算谱函数及搜索谱峰值，得到关于风的速度大小、方位角和俯仰角的信息，从而准确测量出三维空间内的风。本发明不依赖实际信号到达各传感器在顺风和逆风情况下的时间差，而是利用风矢量与各传感器之间的数学关系来计算发射信号到达各接收传感器的时延。该方法实现简单，无需进行计时，受人为和环境因素较少。

技术领域

本发明属于风速风向测量领域，具体涉及一种基于多重信号分类算法的三维风速风向测量方法。

背景技术

目前，对于风速风向的测量，主要存在的测量仪器有基于散热原理的风速计、杯式风速计和超声波风速风向仪等。其中，超声波风速风向仪具有可靠性、准确性高，损耗低，使用寿命长，抗干扰能力强等优点，在实际中应用最为广泛。

测量风速最常用的方法是飞行时间法(Time of Flight,TOF)，所依据的原理是当传播距离确定时，风速和飞行时间成反比例关系。然而在使用超声波风速风向仪进行测量时，超声波在空气中的传播速度会和风向上的气流速度相叠加，若超声波的传播方向和风向相同，则超声波传播速度加快；反之，则传播速度减慢。所以同一风速可能对应不同的测量结果。因此，本发明结合风速矢量分解和TOF进行风速测量。

对于风向的测量，通常采用基于阵列信号处理的算法估计波达方向(Direction-of-arrival,DOA)，将超声波传感器阵列与阵列信号处理算法相结合，由空间中按照一定方式排列的超声波传感器阵列接收测量数据，利用阵列信号处理算法中的MUSIC算法对这些测量数据进行相关处理，估计和提取待测空间目标信号的来波方向，从而得到风的俯仰角和方位角等信息。

事实上，自然风可以被看作是三维矢量，除了有东、西、南、北方向和速度大小外，还具有垂直分量。准确地测量风的三维信息，对于实际的生产具有深远的指导意义。例如在3D空间预览风力信息可以为风力发电机组角度调节提供指导性信息，有助于最大限度地利用风能等。目前在实际应用中，往往将风视为二维矢量，仅测量风的方位角和风速或者仅测量风的俯仰角和方位角，而忽略风的垂直分量或速度分量。

发明内容

本发明针对上述问题，将超声波传感器按照一定的方式排列，并将三维空间中风的速度、俯仰角和方位角的信息建立适当的数学关系，计算各个传感器接收到信息时的时延信息，利用多重信号分类(Multiple Signal classification，MUSIC)算法将传感器阵列所接收到信息数据的协方差矩阵进行子空间分类，并通过计算谱函数及搜索谱峰值，可以得到关于风的速度大小、方位角和俯仰角的信息，从而准确测量出三维空间内的风。

一种基于多重信号分类算法的三维风速风向测量方法，包括：

利用超声波传感器阵列发射和接收信号；

对接收到的信号进行采样获得接收信息，并计算超声波信号的传播时延；

计算接收信息的协方差矩阵并进行子空间分解；

利用噪声子空间计算谱函数，搜索谱函数峰值，得到对应的三维空间内风的速度、方位角信息；

利用所得的速度和方位角信息再次求谱函数，然后通过谱峰搜索得到俯仰角信息。

进一步，超声波传感器阵列包括一个发射超声波传感器和五个接收超声波传感器。

进一步，超声波传感器位于同一个水平面上，所述接收超声波传感器均匀排列在以发射超声波传感器为圆心、半径为R的1/4圆弧上，每两个相邻接收超声波传感器之间相隔角度为22.5°；其中一个接收超声波传感器位于所述发射超声波传感器X轴正向方向。