李新波， 王晓玉， 朱阁彦

(吉林大学 通信工程学院，吉林 长春 130022)

风是相对于大气表面的空气运动，在航空领域、航海领域、工业领域、农业领域、环境监控领域，风参数的测量都发挥着重要作用[1]。常用的测风方法有机械式、热式、超声波式等。机械式测风仪以风杯式、螺旋桨式为主[2]，主要基于机械旋转部件来感知风参数，但其机械磨损损耗大，影响测量精度和使用寿命。热式风速仪[3-4]不存在机械磨损，适用于高分辨率以及低风速测量场合，但是随着风速的增加，灵敏度下降，而且其中的热量元件较脆弱容易损坏[5]。超声波测量技术与机械式、热式测量相比，无机械磨损，测量速度快，维护成本低，但测量难点在于对超声波飞行时间(time of flight ，TOF)的检测精度会直接影响风参数信息的测量精度[6-7]。

为了发掘多维空域信息，提高风参数的测量精度，基于阵列信号处理思想，文献[8]设计了一发多收的弧形超声波传感器阵列结构。在此基础上，文献[9-10]分别采用MVDR(minimum variance directionless response)算法和MUSIC(multiple signal classification)算法实现了二维风矢量的测量。但目前所提出的阵列结构大多只存在一个发射阵元，在低信噪比或环境因素较差时，风参数估计精度会有所下降。而且空间谱的构建及谱峰搜索占用了MUSIC算法的绝大多数时间，是影响波达方向估计实时性的主要因素[11]。文献[12]通过计算阵元接收数据之间的延时相关函数得到新的阵列输出矩阵，利用变尺度混沌优化算法进行谱峰搜索，但是以上算法的实现也非常复杂。文献[13]提出基于传播算子的空间平滑技术避免特征值分解，但仍需要全局谱峰搜索。……