摘要：在对风切变风速进行估计时，基于频域的风速估计方法可以获得更多的谱特征参数估计值，但经典的频域谱估计的频率分辨率低、方差大．针对传统的基于频域谱估计方法存在的问题，提出一种基于Burg改进算法的风切变风速估计方法．Burg谱估计的频率分辨率高于经典谱估计，但当雷达回波周期数较少即短序列条件下会出现谱峰分裂和偏移产生谱估计误差．分析表明，Burg算法估计AR模型系数的误差是导致频谱分裂和偏移的主要原因．改进Burg算法中，多段回波数据积累和原Burg算法联合估计AR模型系数，减小系数误差，提高谱估计精度．该算法继承了原Burg算法能够获得高的频率分辨率和小方差的优点．仿真结果表明，在模型阶数选取适当的情况下，对短序列回波信号进行风速估计，相比于经典的FFT 算法和Burg算法，改进谱估计方法达到了Burg谱估计的分辨率和FFT谱估计的准确性．

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