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为了实现动态尾流缩减技术,减少进近阶段前机尾流对后机飞行安全的影响。依据相干激光雷达(coherent Doppler lidar, CDL)扫描风场循环周期性特点,提出一种基于时空特征融合的飞机尾涡识别模型。首先,CDL扫描生成的径向速度风场转换成序列输入和块输入。然后,双向长短时记忆(bidirectional long short-term memory, Bi-LSTM)网络用于提取序列输入的时间域特征,卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)网络用于提取径向速度风场块输入的空间域特征。最后,将融合的时间域和空间域特征输入全连接层分类器,得到最终分类识别结果。实验团队在深圳宝安机场附近采集风场,并构建尾流数据集来验证所提得融合模型。结果表明：基于CNN和Bi-LSTM时空特征融合模型具有较好的分类性能,在尾涡识别上的准确率、召回率、F1分数分别达到97.13%、97.50%、97.03%,且相比单一模型是一种更有效的识别方式,能够获得实时高效尾流预警。 相似文献
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