基于雷达探测的典型气象条件下飞机尾流特征参数反演及短时行为预测技术

Wake vortex is a pair of intensive counter-rotating airflow generated by a flying aircraft. The real-time detection of it is a new frontier scientific problem emerging from many fields like aviation safety, anti-stealth, and atmospheric physics. Currently, the wake vortex generated in clear air has been well studied; but under the precipitation conditions(rain, fog and snow), especially when complex turbulence, wind-shear and near ground effects are involved, only some preliminary work has been done on the detection and parameter retrieval of wake vortex, and more attention should be paid on this issue..Aiming at improving the aviation safety, this project dedicates to build practical dynamical and radar echo models of wake vortex under complex weather conditions (snow, rain and fog, haze, turbulence, wind shear, and near-ground effect) , and find out the dependence of particle density distribution (spatial and temporal) on weather conditions. Consequently, combined with the radar echo characteristics of wake vortex, we will propose new retrieval methods of featured parameters (circulation, vortex position) based on the motion-modulation of particles inside the wake, and carry out the extension of time-space distribution of featured parameters and short-term behavior prediction of wake vortex, so as to provide theoretical and model support for hazard assessment of wake vortex. The research results will be significant for aircraft-interval scheduling, flight safety assessment and flight delays reducing in the field of aviation safety.

飞机尾流是飞机飞行时在其后方形成的一对反向旋转的强烈气流，其实时探测是航空安全、反隐身、大气物理等领域新兴的前沿科学问题。当前，人们对晴空条件下尾流的研究比较深入，但对雨雾雪等降水条件（特别是考虑了复杂的湍流、风切变、近地面效应等）下尾流的探测和特征参数反演研究仍处初步阶段，任重而道远。.本项目以航空安全为背景，构建典型中等复杂气象条件（中/小的雨雾雪霾、湍流、风切变）下飞机尾流的动力学和雷达回波模型，明晰尾流内部特征粒子密度的时空分布对气象条件的依赖关系；在此基础上，结合飞机尾流的雷达回波特性，提出基于内部粒子运动调制的尾流特征参数（如环量、涡的位置）反演方法，并开展尾流特征参数的时空分布延拓及短时行为预测，为航空安全中尾流危害评估提供理论和模型支撑。研究成果对航空安全领域飞机起降间隔调度、飞行安全评估及降低航班晚点率具有重要的意义。

飞机尾流的实时监测是反隐身、航空安全领域特别关注的问题，吸引了包括德国宇航中心、法国Thales公司、美国NASA等在内的众多科研机构强烈的研究兴趣，美国空军也把基于尾流探测的反隐身飞机技术列入其空军中远期研究计划，突破和掌握飞机尾流实时探测技术，对民航“增容提效”以及航母舰载机安全起降战斗力生成无疑具有重大意义。.本项目针对上述需求开展飞机尾流的雷达特性与探测的探索研究。经过四年的研究，课题组完成了预期的研究内容。在飞机尾流雷达回波特征研究方面，构建了晴空条件下激光雷达探测飞机尾流回波模型，充分考虑复杂风场条件变化的各种气象条件因素，实现对激光雷达飞机尾流回波的模拟。在飞机尾流特征参数反演方面，提出了基于Gabor滤波和多普勒速度极差的两步涡心定位方法，克服了传统涡心定位方法在复杂风场条件下容易受到风场和系统噪声以及数据异常影响的问题，可实现复杂条件下飞机尾流的涡心实时定位；提出了最优化和路径积分的飞机尾流速度环量估计方法，考虑了侧风、风切变、湍流以及飞机尾流的近地面效应，算法鲁棒性和实时性强。同时将深度学习方法应用于实际探测数据，对飞机尾流进行快速识别检测和强度分级。提出基于AlexNet网络模型的飞机尾流识别方法以及激光雷达探测和YOLOv5s网络相结合的飞机尾流检测技术。在此基础上，提出了基于数据同化的飞机尾流短时行为预测技术，克服了经典飞机尾流演化预测模型的初始气象环境参数未根据风场演化进行及时调整的问题，实现了飞机尾流短时行为的准确预测。.在项目支持下，课题组在IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing 、Optics Express、光学学报等主流学术期刊上发表高水平论文20余篇，成果得到包括美国工程院院士Yahya Rahmat-Samii教授（IEEE Life Fellow）、NASA高级科学家K.Shariff等在内的国内外同行好评。