因机场目视助航灯具出射光强高、出光口尺寸较大，常采用多个发光二极管（LED）排列成阵列的光源形式，这类助航灯光学故障在线检测难度高，目前尚无较便捷的有效检测方法。本文提出一种基于傅里叶级数拟合的照度逼近算法，在适宜的检测距离内获取灯光照度分布，并采用迭代计算的方式获得逼近真实值的单体LED光源光强分布；针对传统傅里叶级数拟合峰值区域误差较高的问题，引入单点方差阈值指标，较好地抑制了拟合峰值区域误差，使单体LED光源匹配度提升了1%；对5种典型阵列的不同故障进行了仿真验证，结果显示，该方法具有较高的通用性，常见故障中匹配度均在94%以上。

为了解决机场跑道边灯亮度检测任务中小目标检测精度低、检测速度慢的问题，提出了一种基于改进RetinaNet的跑道边灯亮度检测方法。在RetinaNet的基础上，引入倒残差结构和深度可分离卷积，以提升网络的特征提取能力和检测速度。采用K-means聚类算法优化目标样本的锚点框尺寸，以提升网络的检测精度。实验结果表明，相比原始方法，本方法的性能有明显提升，平均检测精度达到97.2%，检测速度达到25.9 frame/s。

LED正逐步替代传统卤素光源应用于机场助航灯, 跑道警戒灯作为防止飞机入侵跑道的重要助航灯, 针对其发光特性要求, 提出对环形和方形LED阵列中心照度和发光角度研究。首先给出单LED光源在目标平面中心照度和发光角度的计算方法。其次在满足均匀排布的前提下, 构造上述两种阵列, 利用Matlab仿真在不同目标距离下对应的中心照度、发光角度及光斑半径的变化规律, 并采用最小二乘法进行曲线拟合。最后通过光学软件TracePro进行追迹模拟仿真。结果表明: 随目标距离的增大, 两种阵列中心照度逐渐减小, 光斑半径和发光角度逐渐增大, 当目标距离小于8 m时, 两种阵列发光特性存在差异, 环形阵列的中心照度较大, 方形阵列发光角度较大, 随着目标距离的增大, 两种阵列的发光特性逐渐趋于一致。以4C级机场为例, 分析得出上述两种阵列对A型警戒灯均适用, B型警戒灯适于采用方形阵列。

针对目前机场跑道临时关闭助航设施的欠缺以及相关标准不统一, 导致难以向飞行员在恶劣目视条件下和安全距离内提供醒目、有效的跑道关闭信息, 给机场安全运行造成隐患等问题, 提出建立基于人眼视觉特性的机场跑道临时关闭警示灯光模型, 并采用逐点法对警示灯灯具光强进行了设计与分析, 最后对警示灯进行警示这一过程进行了仿真。仿真结果表明, 在2 km处飞行员可分辨出警示灯X形, 使飞行员能够清晰、准确、快速地辨别出跑道关闭, 对飞行员起到了警示作用, 为警示灯的研制提供了理论依据。

机场跑道临时关闭警示灯的光强分布对飞机的引导至关重要。考虑到警示灯构型、布局等因素的影响, 提出了基于单灯光强分布模型的警示灯的整体光强分布算法。实验结果表明, 该方法得到的光强分布与实测的吻合度在98%以上, 与单灯叠加方法相比, 其准确性提高了6%以上。

为了快速得到机场跑道临时关闭警示装置整体光强的准确值和该装置可见距离与空气浑浊度T的关系。提出了利用虚拟点计算装置整体光强的方法, 得到了装置的整体光强。相对于叠加得到装置整体光强值的方法, 该方法提高了计算的准确性。然后根据Rayleigh散射和Mie散射公式建立了空气浑浊度T与跑道视程(RVR)的关系, 并修正了点光源视距公式。修正后的公式考虑的入射光波长的影响并与RVR联系起来, 使公式更具有实际意义。通过计算可知, 在满足机场最低运行标准的情况下, 该装置的可见距离仍为280 m~370 m, 该距离能使飞行员识别并安全复飞。该公式为判断机场跑道临时关闭警示装置在空中的可见性提供了计算方法, 也从理论上验证了该装置可以满足可见性要求并通过实验初步验证了该计算方法的正确性。

针对助航灯具的发光特性，提出了一种测试助航灯具出射光强分布的方法。使用线阵CCD作为光电传感器，采集、获取各个方向灯具的光强信号，利用A/D芯片和USB接口芯片实现数据的转化和实时传输。通过改进的Delaunay三角剖分线算法和B样条曲线平滑处理算法的结合，提出了一种快速生成等光强曲线的算法，给出了Matlab软件获得等光强曲线的方法。通过对PAPI灯出射光强的测试及其等光强曲线的拟合，验证了该测试装置可以较好地实现光强测试，所提算法绘制的曲线平滑、速度快。