风速风向仪设计中互谱插值算法的应用(2)

　　4 结果与分析

　　4.1 相同条件下时延估计模型

　　因为超声波风速风向仪中每个方向上的分量与该方向上的渡越时间差成正比，所以时间差的计算精度决定了整个系统的风速风向值测量精度。对该时间差的测量值进行仿真，因为MATLAB拥有强大的数据处理能力，并且自身拥有多种函数功能，可以方便地实现函数的互相关运算及其FFT变换等重要运算，所以仿真工具采用MATLAB 7.0.1软件，输入信号为带限信号，噪声为环境噪声，主要部分是高斯噪声。信噪比一定的情况下，给出互相关估计和互谱插值估计的时延估计结果。由图2可以看出，互谱插值算法相对于互相关算法估计精度更高。对时间差的测量原理是对特征函数的最大值进行搜索，与最大值相对应的时间值就是渡越时间差。因为互相关估计有多个尖峰，而互谱插值估计只有一个尖峰，因此估计准确性大大地提高；与互相关估计相比，互谱插值算法时延估计模型峰值较窄，因此估计的精度也较高。所以互谱插值时延估计明显优于互相关时延估计。

　　4.2 插值点数对时延估计的影响

　　在同样的信噪比条件下，插值点数越多对时域的分辨率越高，所以对时延的估计越精确，但是当插值点数增加到一定值时，对硬件要求提高。给出当时延值为0.5 s时插值点数不同时的估计值，具体见图3。由图3可以看出，在信噪比一定时，随着插值点数的增多时延估计精度上升，但是上升到一定值时，随着插值点数的增多时延估计精度上升缓慢。因此应该根据实际需求合理选择插值点数。

　　4.3 风速测量结果

　　试验采用高性能风扇来产生均匀的气流，利用型号为WS425的高精度风速测量仪作为参考值（假设为风速实际值），风速测量仪测得在参考风速值为0.5、1、2、3、4、5 m/s时的风速值，每个风速值测得5组试验数据，根据试验结果可以看出，该风速测量仪精度可以达到0.1 m/s（图4）。从图4可以看出，风速测量系统的测量值和对照值（实际值）基本吻合，在0～5 m/s之间的测量误差维持在±0.1 m/s内，满足试验要求。

　　5 小结

　　由于该设计的设计原理与超声波传播的速度无关，所以不用测量当时的温度进行温度补偿，简化了设计同时提高了测量的准确度。设计主芯片采用Alter公司的CYCLONE4代FPGA，它具有更高的时钟频率和高频的扫描频率，因此可得到更高精度的风速风向测量结果。用互谱插值算法对超声波传感器发送和接收到的信号进行处理，得到较高精度的时延估计值。相比于互相关算法，由于插值处理可以扩宽频谱，进而提高时域分辨率，得到较高精度的风速风向测量值。

　　运用MATLAB实现了整个互谱插值算法的设计，由时延结果可以看出，互谱插值算法相比于互相关算法有更高的时延估计精度。采用FPGA芯片实现了整个系统的设计，测量结果可以达到较高的精度。由试验观测数据可以看出，风速测量值和实际值之间的误差较小，可以满足设计要求。在一定的范围内，时间差的估计精度随着插值点数的增大而增大，当插值点数增大到一定数值时，估计精度提高缓慢，但是计算量增加较为明显，所以，在实际情况下要根据需求，合理选择插值点数。此系统在风力发电、暴风预警、采矿和生产等方面都有广阔的应用前景。

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