【摘 要】
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分别利用高斯拟合估计算法(Gaussian fitting estimation algorithm,以下简称Gauss估计算法)和最大似然(Maximum Likelihood, ML)离散谱峰值(Discrete Spectral Peak, DSP)估
【机 构】
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中国科学技术大学地球和空间科学学院; 中国人民解放军陆军军官学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金(41574180,41374156,41204108)
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分别利用高斯拟合估计算法(Gaussian fitting estimation algorithm,以下简称Gauss估计算法)和最大似然(Maximum Likelihood, ML)离散谱峰值(Discrete Spectral Peak, DSP)估计算法(ML DSP)处理实测回波信号,计算得到风速扰动的功率谱密度(Power Spectral Density,PSD)。根据Kolmogorov湍流理论中PSD与频率的-5/3关系,比较不同距离门下的PSD,采用高频区域的风速误差作为风速估计性能参数,分析比较不同距离情况下风速误差,并利用自相关系数分析风速时间变化的相关性。结果表明:在距离较低的探测区域Gauss估计算法的风速误差微弱小于对应的ML DSP估计算法,二者之间的风速误差差值最多不超过0.05m/s。而在距离较高的区域,两种算法的风速误差差值从820m处的0.06 m/s增加至1 200 m的0.16 m/s。在风速的时间相关性分析上,Gauss估计算法的风速时间自相关系数明显大于对应的ML DSP估计算法,说明Gauss估计算法处理的风速数据更具有稳定性。
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