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基于仿真雷达图像的低空风切变类型识别研究
摘要
低空风切变通常发生在2000米以下的低空区域，是航空飞行安全中的重要因素之一。为了提高低空风切变的识别效率和准确性，本研究基于仿真雷达图像开展了低空风切变类型识别研究。首先，本文介绍了低空风切变的基本概念和分类方法；其次，本文详细描述了仿真雷达图像的生成和预处理过程；接着，本文基于卷积神经网络（CNN）算法对仿真雷达图像进行特征提取和分类，提出了一种基于多尺度CNN模型的低空风切变类型识别方法，此外探讨了不同数据增强技术对识别效果的影响。最后，本文通过对比实验验证了所提出算法的有效性和优越性，取得了一定的研究成果。
关键词：低空风切变、仿真雷达图像、卷积神经网络、特征提取、分类、数据增强
Abstract
Low-levelwindshearusuallyoccursinlow-altitudeareasbelow2000metersandisoneoftheimportantfactorsinaviationflightsafety.Inordertoimprovetheidentificationefficiencyandaccuracyoflow-levelwindshear,thisstudyconductedalow-levelwindsheartyperecognitionstudybasedonsimulatedradarimages.Firstly,thispaperintroducesthebasicconceptsandclassificationmethodsoflow-levelwindshear;secondly,thispaperdescribesindetailthegenerationandpre-processingofsimulatedradarimages;thirdly,thispaperusestheConvolutionalNeuralNetwork(CNN)algorithmtoextractfeaturesfromsimulatedradarimagesandclassifythem.Amulti-scaleCNNmodel-basedlow-levelwindsheartyperecognitionmethodisproposed,andtheimpactofdifferentdataaugmentationtechniquesonrecognitioneffectivenessisdiscussed.Finally,thispapervalidatestheeffectivenessandsuperiorityoftheproposedalgorithmthroughcomparativeexperimentsandachievescertainresearchresults.
Keywords:Low-levelwindshear,simulatedradarimages,ConvolutionalNeuralNetwork,featureextraction,classification,dataaugmentation
1.引言
低空风切变是指近地面区域出现的空气流动突然发生的速度和（或）风向变化。在航空运输中，低空风切变可能会给飞机带来严重的飞行安全问题，如线下迫降、失速、地面效应、飞机抖动等。因此，准确、高效地识别低空风切变类型对于飞行安全具有重要意义。此外，基于雷达图像对低空风切变进行检测已成为目前主要的识别方法之一。因此，针对低空风切变，利用仿真雷达图像进行识别具有重要的研究意义。
2.数据预处理
仿真雷达图像是指基于计算机仿真生成的模拟雷达图像。在本文中，我们基于国内外对于风切变的基本原理和数据处理方法，生成了仿真雷达图像。由于仿真雷达图像中可能包含噪声、无用信息和低频分量等，需要对其进行预处理，以获得高质量的训练和测试数据。
2.1去噪处理
首先，我们采用噪声滤波器对仿真雷达图像进行去噪处理，以减少噪声对后续分析和识别的影响。具体而言，我们采用中值滤波器、均值滤波器和高斯滤波器等不同类型的滤波器进行去噪实验，比较其结果差异，最终选取高斯滤波器作为去噪处理的标准方法。
2.2特征提取
接着，我们采用Sobel算子进行边缘检测，从而提取仿真雷达图像的特征。Sobel算子是一种高通滤波器，它可以检测图像中发生变化的区域，并对这些区域进行增强。通过使用不同大小的Sobel算子，我们可以提取不同尺度的图像特征，以满足不同的识别需求。
3.基于卷积神经网络模型的低空风切变类型识别方法
卷积神经网络（CNN）是一种能够对高维数据进行学习和分类的深度学习模型。在本研究中，我们基于CNN模型对仿真雷达图像进行特征提取和分类，提出