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公开(公告)号：CN114966745B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202210624859.4
申请日：2022-06-02
Applicant: 中国民航大学
Abstract: 一种基于激光雷达区域风切变告警发布方法。其包括利用激光雷达获得整个扫描区域的不同时刻的原始径向回波风速数据；在邻域频数法基础上应用拟合窗口思想进行噪声剔除和缺测值填补；使用区域生长法识别风切变，输出不同时刻对应的风切变强度和风切变位置分布的风切变信息；划分多个区域并根据风切变信息，以时空角度结合风切变强度进行风切变告警发布。本发明通过从风切变强度结合时空角度的方法发布风切变告警，解决了现有告警发布频繁告警的问题，缩小了激光雷达所提供的风切变告警次数与飞机实际遭遇风切变次数的差异，减少虚警率，提高了告警发布的结果准确性。最终实现合理告警，合理修正告警，合理撤销告警的完整风切变告警体系。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114779278B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202210411064.5
申请日：2022-04-19
Applicant: 中国民航大学
IPC: G01S17/95 , G01S7/48 , G06N3/044 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 一种基于激光雷达的CNN‑RNN机场跑道风切变预警方法。其包括：获得扫描区域矩阵数据、将矩阵数据带入注意力机制模型进行预处理、将矩阵数据带入卷积神经网络模型进行卷积处理、将近期保留的全连接层数据链与卷积处理获得的全连接层数据链一起带入循环神经网络模型中进行处理，输出预测的全连接层数据链；将预测的全连接层数据链带入风切变数据库中进行匹配并预警。本发明引入了AM模型，来放大矩阵数据中潜在的风切变特征，同时利用深度学习技术对有效的时空数据加以分析，从而来减小误报率，提高预测的准确性。其综合数据能力强，具有低漏报率和高识别率的优点，能够对跑道的低空风切变进行有效的识别，为飞机的安全起降提供了可靠的保障。
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公开(公告)号：CN114859382A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210409921.8
申请日：2022-04-19
Applicant: 中国民航大学
IPC: G01S17/95
Abstract: 一种基于滑动窗口法的激光雷达低空风切变区域告警方法。其包括利用测风激光雷达对扫描区域进行扫描，获得径向风速数据；将扫描区域分成若干个方形风速测量区域，将方形风速测量区域分成网格，获得合格径向风速数据；使用奇异值分解法计算出每一网格内各测量点的风切变脉动速度值；使用滑动窗口法计算出整个方形风速测量区域的风切变脉动速度值，并结合一段时间内风切变脉动速度值变化趋势，判断各方形风速测量区域内是否发生风切变等步骤。本发明通过空间和时间结合改善了低空风切变难以实时检测和追踪问题。过程中对不合格数据点进行质量控制和对异常值点计算权重提高，改善了低空风切变发布准确率低，虚警率高问题，对风切变告警提供了新思路。
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公开(公告)号：CN114859382B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202210409921.8
申请日：2022-04-19
Applicant: 中国民航大学
IPC: G01S17/95
Abstract: 一种基于滑动窗口法的激光雷达低空风切变区域告警方法。其包括利用测风激光雷达对扫描区域进行扫描，获得径向风速数据；将扫描区域分成若干个方形风速测量区域，将方形风速测量区域分成网格，获得合格径向风速数据；使用奇异值分解法计算出每一网格内各测量点的风切变脉动速度值；使用滑动窗口法计算出整个方形风速测量区域的风切变脉动速度值，并结合一段时间内风切变脉动速度值变化趋势，判断各方形风速测量区域内是否发生风切变等步骤。本发明通过空间和时间结合改善了低空风切变难以实时检测和追踪问题。过程中对不合格数据点进行质量控制和对异常值点计算权重提高，改善了低空风切变发布准确率低，虚警率高问题，对风切变告警提供了新思路。
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公开(公告)号：CN114966745A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210624859.4
申请日：2022-06-02
Applicant: 中国民航大学
Abstract: 一种基于激光雷达区域风切变告警发布方法。其包括利用激光雷达获得整个扫描区域的不同时刻的原始径向回波风速数据；在邻域频数法基础上应用拟合窗口思想进行噪声剔除和缺测值填补；使用区域生长法识别风切变，输出不同时刻对应的风切变强度和风切变位置分布的风切变信息；划分多个区域并根据风切变信息，以时空角度结合风切变强度进行风切变告警发布。本发明通过从风切变强度结合时空角度的方法发布风切变告警，解决了现有告警发布频繁告警的问题，缩小了激光雷达所提供的风切变告警次数与飞机实际遭遇风切变次数的差异，减少虚警率，提高了告警发布的结果准确性。最终实现合理告警，合理修正告警，合理撤销告警的完整风切变告警体系。
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公开(公告)号：CN114779278A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210411064.5
申请日：2022-04-19
Applicant: 中国民航大学
Abstract: 一种基于激光雷达的CNN‑RNN机场跑道风切变预警方法。其包括：获得扫描区域矩阵数据、将矩阵数据带入注意力机制模型进行预处理、将矩阵数据带入卷积神经网络模型进行卷积处理、将近期保留的全连接层数据链与卷积处理获得的全连接层数据链一起带入循环神经网络模型中进行处理，输出预测的全连接层数据链；将预测的全连接层数据链带入风切变数据库中进行匹配并预警。本发明引入了AM模型，来放大矩阵数据中潜在的风切变特征，同时利用深度学习技术对有效的时空数据加以分析，从而来减小误报率，提高预测的准确性。其综合数据能力强，具有低漏报率和高识别率的优点，能够对跑道的低空风切变进行有效的识别，为飞机的安全起降提供了可靠的保障。
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