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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；所述步骤3中，尾流识别模型采用轻量级的深度学习框架；使用扩展补丁嵌入模块作为框架的输入表示，在保持参数的同时获得长距离的额外丰富语义信息；将可分离卷积模块与混合注意机制相结合，以增加尾流识别模型对尾流涡核空间位置的注意，并将影响飞机尾流涡旋行为的环境因素编码到尾流识别模型中，增加尾流识别模型的精确度；所述步骤4中，尾流检测模型利用距离激光雷达为γ的所有探测单元的多普勒速度的特征来表征波动大小，具体如下：在激光雷达的RHI扫描模式下每个单元所提取出的多普勒谱中，选择距离激光雷达为γ的所有探测单元，提取对应单元的多普勒速度，并提取多普勒速度的特征值来表征信号波动的大小，筛选出在不同距离上的两个峰值，这两个峰值分别对应着左右漩涡涡心，表达式为： ；式中：表示激光雷达探测数据提取的多普勒速度特征值；γ表示距离激光雷达的距离；α表示扫描角度，扫描角度范围在（αmin，αmax）；Vγ,α表示距离激光雷达γ处，扫描角为α的径向速度；所述步骤5中，计算飞机尾流环量如下：飞机尾流环量包括左涡环量和右涡环量，采用尾流环量计算公式来确定飞机尾流环量，并在静风条件下，将左涡和右涡的切向速度叠加起来，再根据径向速度模型联立解飞机尾流环量方程，即：左涡环量的计算公式： ；右涡环量的计算公式： ；式中： V 1φi表示左涡在角位置φi处的切向速度； V 1φk表示左涡在角位置φk处的切向速度； V 2φi表示右涡在角位置φi处的切向速度； V 2φk表示右涡在角位置φk处的切向速度； n表示φimin到φimax的角位置数目，m表示φkmin到φkmin的角位置数目，决定于旋涡环流剖面的分辨率； φ imax和φimin分别表示左涡诱导下径向速度分量为0的角位置的上下界； φ kmax和φkmin分别表示右涡诱导下径向速度分量为0的角位置的上下界； μ 1φi表示在角位置φi处，左涡涡旋中心位置计算的修正因子； μ 2 φk表示在角位置φk处，右涡涡旋中心位置计算的修正因子； η 1φi表示考虑左涡涡旋流场在角位置φi处的角度和距离修正；η2φk表示考虑右涡涡旋流场在角位置φk处的角度和距离修正； η 1φi和η2φk用于确保计算的飞机尾流环量能够准确反映实际的涡旋结构，以及衡量飞机尾流环量时考虑测量几何形状的影响，表达式为： ； ； ； ；式中： R C1表示左涡探测单元的径向距离，RC2表示右涡探测单元的径向距离； φ C1表示左涡探测单元的角位置，φC2表示右涡探测单元的角位置； ρ R 和ρL分别表示右旋涡和左旋涡中心的极径； θ R 和θL分别表示右旋涡和左旋涡中心的极角；所述步骤6还包括以下步骤：步骤6.1：基于后机承受的滚转力矩变化量，以及后机能够承受的滚转力矩变化量最大值，判断尾流对后机是否造成影响，若造成影响则执行步骤6.2；步骤6.2：将采集到的激光雷达数据，利用步骤5计算飞机尾流环量，将飞机尾流环量和风廓线雷达数据获取的风场数据和气象雷达数据，作为训练好的深度学习预测模型的输入，预测飞机尾流演化，确定飞机尾流环量耗散到对后机无影响的间隔时间；所述步骤6.1中，判断尾流对后机是否造成影响的具体步骤如下：计算前机尾流在后机机翼剖面上的诱导速度和飞机尾流左右涡心的间距： ； ； ； ；式中： 表示左涡产生的诱导速度，表示右涡产生的诱导速度； 表示前机尾流在后机机翼剖面上待求点的诱导速度； r c 表示涡核半径，y表示待求点距离机翼根部的距离； 大小为左涡涡心距离待求点的距离，方向为沿涡心延伸到待求点；大小为右涡涡心距离待求点的距离，方向为沿涡心延伸到待求点； s表示翼型参数；b表示飞机尾流左右涡心的间距；B表示翼展；计算一个条带上由尾流引起的升力变化量，进而得到此条带上的诱导力矩，表达式为： ； ； ；式中：表示局部的升力变化量；dy是机翼展向方向上的微小变化量，用于积分时的微分元素；表示升力斜率；ΔZv表示局部诱导力矩；Vr表示空气的来流速度；fy表示处于y位置处的弦长；Δβy表示前机尾流引起的后机迎角变化量；ρ表示大气密度；VZy表示前机尾流在后机机翼剖面上待求点的诱导速度；对局部诱导力矩ΔZv在飞机翼展范围内进行积分，得到尾流对飞机产生的诱导力矩，即后机承载滚转力矩的变化量Mv，表达式为： ；式中，Mv为后机承载滚转力矩的变化量；Cy表示弦长随翼展位置变化的函数；V表示飞机飞行速度；SW表示后机机翼面积；λ表示后机机翼梢根比；滚转力矩系数σRMC作为一种客观准确指标，表达式为： ；计算承受的滚转力矩最大值，表达式为： ；式中，Zvmax为滚转力矩变化量最大值；σRMCmax为滚转力矩系数最大值；判断高空尾流遭遇的安全性，表达式为： ；其中，XASSEM为评估前机尾流对后机是否会对后机产生严重危险的变量；当XASSEM值为0时，表示后机承载滚转力矩的变化量Mv高于滚转力矩变化量的最大值Zvmax，则前机尾流会对后机造成严重威胁，需发出告警；当XASSEM值为1时，则继续进行尾流检测对前机尾流进行监视。

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