面向特定湍流扰动风场建立参数化的湍流模型, 对于研究大气扰动影响下的飞行动力学和飞行安全问题具有重要意义。基于民航飞机飞行数据, 提出了大气湍流参数化建模方法。首先, 基于原始飞行数据推算出沿航迹的三轴扰动风分量, 并采用高斯过程回归分离出扰动风中的非湍流分量, 经统计检验提取出符合平稳性和正态性的湍流成分;其次, 基于极大似然估计建立湍流频域模型, 基于自回归过程建立湍流时域模型。实际飞行数据的试验表明, 所建立的参数化湍流模型能够实现湍流风场的定制化建模, 可以进一步应用于飞行安全分析和飞行参数估计。
大气湍流 飞行数据 高斯过程回归 极大似然估计(MLE) 自回归模型 atmospheric turbulence flight data Gaussian process regression Maximum Likelihood Estimation (MLE) auto regression model
对平稳随机信号功率谱估计的AR模型, 分别利用自相关函数法和Burg算法求该模型系数, 作为核爆炸和闪电电磁脉冲信号的特征值;采用BP神经网络作为分类器以及不同的隐含层数和隐含层节点数, 对核爆和闪电电磁脉冲实测数据进行识别研究。结果表明：AR参数模型法对两类信号特征值提取是非常有效的, 采用Burg算法来求AR模型参数, 其特征值提取效果优于自相关函数法。
AR模型 核爆电磁脉冲 闪电电磁脉冲 BP神经网络 识别 auto-regression model nuclear electromagnetic pulse lightning electromagnetic pulse BP artificial neural networks recognition 强激光与粒子束
2010, 22(12): 3052
