基于AlexNet卷积神经网络的激光雷达飞机尾涡识别研究

【类型】期刊

【作者】潘卫军 段英捷 张强 吴郑源 刘皓晨  

【刊名】光电工程

【关键词】 尾涡识别,目标识别,多普勒激光雷达,AlexNet卷积神经网络

【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。

【年份】2019

【作者单位】中国民用航空飞行学院空中交通管理学院;

【期号】07

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