赵锦华,卫青春,赵华敏

(中国电子科技集团公司第五十四研究所,河北石家庄050081)

0 引言

民航飞机的鸟击事件多发生在飞机的起飞和着陆阶段,利用雷达[1]和计算机技术,对机场及附近鸟情进行实时有效探测,建立具有开放性、可扩展性的机场鸟情监测系统,对鸟情资料进行科学分析、管理,实现鸟情准实时发布、预报和查询,为机场防范鸟击提供科学的依据[2,3]。

人工神经网络的主要特点在于具有信息处理的并行性、自组织和自适应性,很强的学习能力、联想功能以及容错性能等,在解决一些复杂的模式识别问题中显示出独特的优势,使用神经网络可以有效地识别鸟类信息。

1 系统的功能

该系统为鸟类三维光电一体化探测系统,首先要满足超低空小目标探测要求,搜索雷达与精确观测雷达采用连续波工作体制,能在强烈的地杂波背景下提取微弱的鸟类回波信号,获取鸟类的径向距离、方位、俯仰、径向速度、幅度和时间信息。准实时提供机场周围的鸟情信息,为飞行安全提供保障。

通过神经网络,经过长时间的学习训练,获得各种鸟类的频谱特征、时间地域分布规律信息,根据探测的回波信号判决鸟的类型。

通过高分辨率探测和数据综合分析,得出鸟群的密度,估计鸟群的规模,预测鸟群的运动趋势。

在实际测量数据的基础上,结合鸟类运动图谱,实时提供鸟类密度与位置,进行机场GIS鸟情态势标绘;编制防鸟击进、离场图,建立风险评价指标体系,构建机场鸟类风险评价的实用数学模型,给出一种度量鸟类风险的合理、科学的方法。……