【最新成果】基于数据同化的飞机尾流行为预测

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随着世界经济的不断深度融合，航空运输快速发展，飞机尾流行为预测已成为影响机场容量提升的瓶颈。王雪松教授团队针对该问题，开展飞机尾流短时行为预测，为后续飞机尾流危害评估和构建适合中国民航的尾流动态间隔标准奠定基础，为我国掌握相关核心技术和突破国际垄断提供支撑，具有重大的应用价值和科学意义。

图1 飞机尾流探测场景示意图

研究背景

飞机尾流是由于机翼上下表面压力差而在其后方形成的一种反向旋转的强烈气流（如图2所示），是飞机飞行时产生升力的必然产物，具有空间尺度大、持续时间长、旋转强烈等特点。在航空安全管制方面，飞机尾流会对后续进入起飞/降落滑道或预定航线的飞机造成影响，可能发生颠簸、横滚，乃至失去控制。在大气物理方面，飞机尾流的存在会改变大气中水的相态，产生凝结尾迹、管道云等自然现象，甚至可能影响地球热辐射和小范围的天气。飞机尾流的特性、探测和演化规律研究已成为当前空中交通安全管制、大气物理等领域共同关注的前沿科学问题。

图2 飞机尾流形成及危害

在空中交通管制领域，为了避免飞机因遭遇前机产生的飞机尾流而发生事故，国际民航组织（InternationalCivil Aviation Organization, ICAO）于二十世纪七十年代针对不同飞机的起飞重量规定了相邻两架飞机起飞/降落的最小安全距离（如图3所示），但这些规则比较保守，很大程度上限制了机场的起降容量，难以满足航空业快速发展的需求。欧美等国家在此基础上开展了飞机重分类（Recategorization, RECAT）研究并形成适合当地地形和气象环境条件的分类体系。中国民航引入了欧美飞机重分类并开始在广州和深圳机场试运行，但欧美RECAT规则主要针对欧美机场运行需求开发，具有地形和气象环境条件约束，我们对该规则背后物理规律的认识还不充分。

图3 尾流的ICAO安全间隔标准

团队工作

针对该问题，国防科技大学王雪松教授团队在前期飞机尾流流体动力学特性和电磁散射特性研究基础上，开展了飞机尾流行为预测方法研究，提出了基于无迹卡尔曼滤波（Unscented KalmanFilter，UKF）数据同化的飞机尾流行为预测方法，为利用尾流特征参数进行飞机尾流危害评估提供了理论支撑，为制定适合中国各地机场地形条件和实际气象环境变化的安全起降间隔标准提供了技术支持。对于我国突破国际垄断，为军、民航以及航母舰载机快速起降积累核心技术，具有重大的应用价值和科学意义。

图4 黄花机场探测飞机尾流场景

该工作已发表在《雷达学报》网络优先出版的“基于数据同化的飞机尾流行为预测”（沈淳，李健兵，高航，陈柏纬，韩启光，王雪松）。

论文介绍

该文开展了基于激光雷达探测的飞机尾流行为预测方法研究，应用激光雷达探测数据反演得到的尾流涡心位置和速度环量等特征参数，基于经典尾流预测模型和非线性卡尔曼滤波，构建参数化尾流预测模型进行尾流演化行为预测，同时利用演化过程中实时探测到的尾流特征数据进行非线性卡尔曼滤波，对预测的涡心位置和速度环量等特征参数进行修正并重新进行行为预测，并利用实测数据对预测模型的气象环境参数进行曲线拟合修正，使尾流行为预测更加贴近真实。具体预测步骤如图5所示。

图5 飞机尾流行为预测流程图

作者简介

沈淳(1985-)，男，福建漳州人，博士生，工程师，研究方向为空间信息获取与处理。

李健兵(1979–)，男，湖南邵东人，博士，国防科技大学电子科学学院教授，主要研究方向为新体制雷达、雷达信号处理。

王雪松(1972–)，男，内蒙古人，博士，国防科技大学电子科学学院教授，主要研究方向为极化信息处理、新体制雷达技术、电子对抗。

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编辑：高华 蒋文

审核：贾守新

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