论文摘要
为解决飞机尾涡威胁后机飞行安全问题,保障空中交通安全,提高机场和空域容量,提出了一种基于AlexNet卷积神经网络模型的算法,实现飞机尾涡的准确识别。结合多普勒激光雷达探测原理和Hallck-Burnham尾涡速度经典模型,构建了AlexNet神经网络模型提取大气风场中的尾涡速度云图的图像特征,识别飞机尾涡。研究表明,该模型能够准确识别目标空域中的飞机尾涡,网络模型收敛后对尾涡识别的准确率高达91.30%,并具有低虚警率,能有效地实现对飞机尾涡的识别和预警,达到尾涡监测的目的。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 潘卫军,段英捷,张强,吴郑源,刘皓晨
关键词: 尾涡识别,卷积神经网络,目标识别,多普勒激光雷达
来源: 光电工程 2019年07期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅰ辑,工程科技Ⅱ辑
专业: 安全科学与灾害防治,航空航天科学与工程,电信技术
单位: 中国民用航空飞行学院空中交通管理学院
基金: 国家自然科学基金资助项目(U1733203),民航局安全能力建设项目(TM2018-9-1,3),四川省科技计划项目(2018JY0394),大学生创新创业项目(S201910624014)~~
分类号: TN958.98;V328
页码: 121-128
总页数: 8
文件大小: 1540K
下载量: 231
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