[发明专利]一种高精度宽范围超声波测风系统及方法

权利要求书

1.一种高精度宽范围超声波测风方法，其特征在于：其方法如下所述：

步骤一、系统上电后，对各模块进行初始化；测风系统包括有四个超声波探头、模拟开关模块、AD采样模块、微处理器模块和通信模块，其中四个超声波探头两两相互正交设置，每个超声波探头均连接有收发模块，四个收发模块相并联，每个收发模块的输出端均与模拟开关模块的输入端相连接，每个收发模块的控制端均与微处理器模块相连接，模拟开关模块的输出端连接到AD采样模块的输入端，模拟开关模块的控制端连接到微处理器模块；AD采样模块的输出端连接到微处理器模块；微处理器模块与通信模块相连接，用于输出所测得的风速和接收控制命令；

步骤二、初始化完成后，检测通信模块是否接收到控制命令，如果接收到控制命令，则微处理器模块调用控制命令处理函数对该命令进行处理，处理完成后返回继续检测；如果没有接收到控制命令，则微处理器模块依次控制与四个超声波探头连接的四个收发模块驱动超声波探头发出超声波，再控制模拟开关模块依次选通四个超声波探头作为接收探头，并将接收到的信号传递给AD采样模块进行模数转换，其结果将传递给微处理器模块并保存，总共得到四组数字量的收发信号；

步骤三、分别采用基于分数阶累积量的高精度宽范围的超声波信号时延估计方法对四组数字量的收发信号进行时延估计，得到四个时延估计值t1、t2、t3、t4；

基于分数阶累积量的高精度宽范围的超声波信号时延估计方法，其具体方法如下：

1)分数阶累积量函数及标准的确定

(1)分数阶累积量函数的确定：

设Φ(u)为随机变量X的特征函数，有

式中：为左Riemann-Liouville分数阶导数，0＜p≤1，k为任意整数，称^RLC^kp为随机变量X的分数阶累积量，分数阶累积量^RLC^kp也可记为^RLcum^kp(·)；

(2)分数阶累积量标准的确定：

确定分数阶累积量标准如下：

标准1：设a₁,a₂,…,a_k为常数，X(k)＝[x₁,x₂,…,x_k]为随机变量，则

式中：kp＝p₁+p₂+…+p_k

标准2：分数阶累积量对其自变量是对称的，它们的量值与自变量的顺序无关，即

其中，i₁,i₂,…,i_k是1,2,…,k的一个排列；

标准3：若k个随机变量{x_i}的一个子集与其它部分独立，则

标准4：如果随机变量集[x₁,x₂,…,x_k]和[y₁,y₂,…,y_k]是独立的，则有

但是

标准5：对于kp阶分数阶累积量^RLC^kp(τ)，当τ＝0时，有最大值，即|^RLC^kp(τ)|≤^RLC^kp(0)

2)分数阶累积量对α噪声和高斯噪声的抑制能力和抑制方法：

α稳定分布是一种广义高斯分布，标准α稳定分布的特征函数为：

Φ(u)＝exp{-γ|u|^α}

式中：参数γ＞0称为分散系数；参数α∈(0,2]称为特征指数，当特征指数α＝2时，α稳定分布退化为高斯分布；

关于分数阶累积量对α噪声和高斯噪声的抑制能力和抑制方法，有如下定理：

定理1：设标准α稳定分布的特征函数如上式所示，令m为大于或等于kp的最小正整数，则当1＞p＞0，k为大于0的整数，当2≥α＞0时，标准α稳定分布的kp阶分数阶累积量为：

(1)当α-kp不为整数时，

(2)当1≤kp-α≤m为整数时，

^RLC^kp＝0

可见，对于标准α稳定分布信号的kp阶分数阶累积量，当取kp＜α，或当1≤kp-α≤m为整数时，其kp阶分数阶累积量存在且为零，由于高斯分布是标准α稳定分布中当α＝2时的一个特例，因此，分数阶累积量对高斯信号依然成立，此即分数阶累积量对α和高斯噪声的抑制条件和抑制方法，由于α噪声和高斯噪声的分数阶累积量为零，即当kp＜α时，意味着对这两种噪声完全抑制，因此，分数阶累积量对α噪声和高斯噪声具有极强的抑制能力；

3)基于分数阶累积量的超声波信号时延估计方法

对于超声波测风系统，由于受超声波探头和空间电磁干扰的影响，超声波的发射和接收信号均是含有噪声的，设超声波的发射信号为

x₁(k)＝s(k)+n_α1(k)+n_g1(k)

超声波传感器的接收信号为

x₂(k)＝βs(k-D)+n_α2(k)+n_g2(k)

上两式中，s(k)、s(k-D)为无噪发射和接收信号，_D为接收信号的时间延迟；β为衰减因子；n_α1(k)、n_α2(k)和n_g1(k)、n_g2(k)分别为发射和接收信号伴随的零均值α噪声和高斯噪声，n_α1(k)、n_α2(k)、n_g1(k)、n_g2(k)两两相互独立且与发射和接收信号s(k)、s(k-D)相互独立；

对x₁(k)和x₂(k)，取2P阶分数阶累积量，其中2p＜α＜2，由分数阶累积量的标准函数1、3、4和定理1，有

即最后所求的分数阶累积量中不包含噪声，根据分数阶累积量的标准5，当τ-D＝0时，出现最大值，因此有即在微处理器求得分数阶累积量后，对其进行搜索，找出其最大值对应的τ值，就是所求的超声波收发信号之间的时间延迟；

步骤四、设两个相对的超声波探头之间的距离均为d，再由相对时差法得到其中两个上下相对应的超声波探头方向的风速为两个左右相对应的超声波探头方向的风速为

步骤五、通过正交合成得到实际风速为风向角为

步骤六、将步骤五中得到的风速和风向角通过通信模块输出，之后返回步骤二，如此循环得到实时的风速和风向。