沈淳¹,
李健兵^1,,,
高航¹,
陈柏纬²,
韩启光²,
王雪松¹
1.国防科技大学电子科学学院 长沙 410073
2.香港天文台 香港 999077
基金项目:国家自然科学基金(61490649, 61771479, 61625108)，湖南省****基金(2018JJ1030)

详细信息

作者简介:沈淳：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

通讯作者:李健兵 jianbingli@nudt.edu.cn

责任主编：夏海云 Corresponding Editor: XIA Haiyun
中图分类号:TN955⁺.1

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出版历程

收稿日期:2021-01-22
修回日期:2021-03-16
网络出版日期:2021-04-02

Aircraft Wake Vortex Behavior Prediction Based on Data Assimilation

SHEN Chun¹,
LI Jianbing^1,,,
GAO Hang¹,
CHAN Pakwai²,
HON Kaikwong²,
WANG Xuesong¹
1. College of Electronic Science and Technology, National University of Defense Technology, Changsha 410073, China
2. Hong Kong Observatory, Hong Kong 999077, China
Funds:The National Natural Science Foundation of China (61490649, 61771479, 61625108), Hunan Natural Science Foundation for Distinguished Young Scholars (2018JJ1030)

More Information

Corresponding author:LI Jianbing, jianbingli@nudt.edu.cn

摘要
摘要:飞机尾流是飞机飞行时在其后方产生的一对反向旋转的强烈湍流，对后续飞机飞行以及机场安全起降影响极大，其演化趋势的预测已成为空中交通安全管制的瓶颈，亟需发展基于实时探测数据的飞机尾流行为预测技术。在雷达探测反演得到的尾流涡心位置和速度环量等特征参数基础上，开展飞机尾流行为预测分析，能够预知飞机尾流危害区域，为机场安全起降动态间隔标准制定提供技术支撑。该文结合风场线性切变和最小二乘拟合方法构建了参数化尾流行为预测模型，解决了经典尾流预测模型气象环境参数未随时间演化实时调整的问题。该文根据复杂风场非线性演化特点，设计了基于无迹卡尔曼滤波的数据同化模型，利用雷达探测数据对尾流行为预测进行实时修正。数值仿真验证和实测数据验证结果表明，基于数据同化的飞机尾流行为预测方法能够根据实时探测数据对尾流行为预测轨迹进行修正，得到更加贴近实测的飞机尾流行为预测轨迹。
关键词:数据同化/
飞机尾流/
行为预测/
激光雷达探测
Abstract:Aircraft wake are a couple of counter-rotating vortices generated by a flying aircraft, which can pose a serious hazard to follower aircraft. The behavior prediction of it is a key issue for air traffic safety management. To this end, we propose a prediction method based on data assimilation, which can be used to predict the evolution and hazard area of aircraft wake vortex from the vortex-core’s positions and circulation. To construct our wake vortex prediction model, we use linear shear and least square estimation. In addition, we use a data assimilation model based on the unscented Kalman filter to instantly correct the predicted trajectories. Our experimental results show that the proposed method performs well and runs steadily, thus, providing an effective tool for aircraft wake vortex prediction and support for the establishment of dynamic wake separation in air traffic management.
Key words:Data assimilation/
Aircraft wake vortex/
Behavior prediction/
Lidar detection



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