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申请/专利权人：中国民用航空飞行学院

摘要：本发明涉及飞机尾流检测技术领域，具体公开了一种融合多源信号尾流监视告警与动态安全间隔的计算方法。首先采集多个ADS‑B传感器所采集的数据、风廓线雷达数据、激光雷达数据、FlightAwareAPI接口数据、气象雷达数据和机场地形数据；对所采集的数据进行预处理，结合尾流快速识别模型、实时检测模型、参数反演模型、间隔计算模型，结合激光雷达、ADS‑B信号接收机、云服务器等硬件，开发多源数据下动态尾流间隔系统。本发明采用多种信号来源进行融合，以提高尾流监测的准确性和可靠性，并且可根据实时的尾流信息和飞机特性动态计算飞机之间的安全间隔，有助于提高空中交通管理的效率，同时确保飞行安全。

主权项：1.一种融合多源信号尾流监视告警与动态安全间隔的计算方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：采集多个ADS-B传感器所采集的数据、风廓线雷达数据、激光雷达数据、FlightAwareAPI接口数据、气象雷达数据和机场地形数据；步骤2：对步骤1中所采集的数据进行预处理，根据预处理后的ADS-B传感器所采集的数据，获取飞行高度信息和飞机经纬度信息，筛选出进近阶段的飞机数据；将进近阶段的飞机数据与FlightAwareAPI接口数据、激光雷达数据、气象雷达数据和从风廓线雷达数据中获取的风场数据进行对齐，并输出对齐后的相关参数；步骤3：构建并训练尾流识别模型，根据预处理后的激光雷达数据以及训练好的尾流识别模型，对尾流进行识别，根据尾流识别结果捕捉跑道上是否有飞机正在起飞或进近，并输出尾流产生的初始时刻；步骤4：以多普勒速度信息定位模型作为尾流检测模型，根据步骤3中捕捉到的跑道上产生尾流的飞机，进一步根据尾流检测模型的输出结果，判断尾流是否持续在跑道上；步骤5：根据步骤4检测到在跑道上产生尾流的飞机，结合步骤2输出的对齐后的相关参数，并根据激光雷达数据，计算飞机尾流环量；步骤6：利用飞机尾流环量，根据步骤2预处理后的ADS-B传感器所采集的数据以及FlightAwareAPI接口数据，获取飞机机型信息和飞机飞行速度，结合飞机在尾流中的滚转力矩系数，判断后机跟进前机是否具备尾流安全间隔；步骤7：若不具备尾流安全间隔，则进行告警，并根据步骤2预处理后的风廓线雷达数据获取的风场数据，结合风场数据和气象雷达数据，对步骤4检测到的飞机尾流进行尾流演化预测，计算尾流安全间隔；步骤8：根据步骤7中计算出的尾流安全间隔，生成尾流安全间隔建议，提供给管制员用于飞机尾流安全间隔调整的参考。

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