卢晓光 安晨晖 张 喆 许忠睿 韩 萍

（1.中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室，天津 300300；2.中国商飞上海飞机制造有限公司，上海 201324）

1 引言

航空气象参数与飞机的飞行状态参数密切相关，进而严重影响飞行安全和航空公司的正常运营［1-3］，其中主要包括风、温度、压强和密度等［4］。目前常规的航空气象探测手段有气象气球、气象雷达、气象卫星和飞机气象数据中继系统（Aircraft Meteorological Data Relay，AMDAR）等［5-7］，这些探测手段具有大尺度、依赖设备构成和准确度依赖布网密度等特点，其依赖气象气球的发射密度、雷达地面站和卫星的设备建设情况等。如何获得准确实时的气象信息一直是航空气象人员关注的焦点。近年来，由于Mode S 二次监视雷达（Secondary Surveillance Radar，SSR）和广播式自动相关监视（Automatic Dependent Surveillance-Broadcast，ADSB）的快速部署和广泛应用［8-10］，欧洲有大量学者研究了基于这些航空器监视数据的气象参数获取方法。利用航空器监视数据获取气象参数具有很多优势，其直接来自飞机现有的传感器和系统，不会产生额外的费用，数据采集范围遍布全球，且由于数据更新率高因而时间分辨率较高，因此利用航空器监视数据获取气象参数是经济可行的方案。2012 年，Haan 等人使用荷兰航空交通管制局提供的Mode S 数据进行气象参数的反演［11］。2013 年，Leege 等人提出一种基于ADS-B 数据反演风矢量的方法，该方法只在飞机进行大角度转弯时才具有较高的精度［12］。2014 年，Hurter 等人利用飞机的飞行轨迹提取风参数，该方法反演风矢量需要从多架在不同方向飞行的飞机轨迹中提取，飞机转弯、爬升和下降时风矢量的反演性能会下降［13］。……