一种飞机空中积冰潜势诊断指数与检验评估

飞机积冰是影响飞行安全的重要危险天气,准确的积冰诊断对民航运行与安全具有重大意义,特别是对国产大飞机适航取证具有重要作用。本文参考改进的CIP(Current Icing Potential)指数,使用垂直速度和云中液态水含量对积冰潜势诊断指数进行优化得到SCIP(Simplified Current Icing Potential)指数,该指数直接基于大气层结资料给出较为准确地飞机积冰潜势,具有命中率高、实用性强的特点。用2021年2月28日至12月31日民航航空器报告对原CIP指数和SCIP指数进行对比验证评估,发现相比于原CIP指数,SCIP指数具有更优异的ROC曲线(Receiver Operating Characteristic Curve)和TSS评分(True Skill Score)。但是对于不同程度的积冰,原CIP指数和SCIP指数均表现出较一致诊断效果,表明SCIP指数对诊断飞机积冰潜势具有重要作用,但无法判断积冰强度。根据2020年3月16日陕西区域飞机结冰个例验证表明增加垂直速度和云中液态水含量的影响对飞机积冰的描述更加细致,对提升积冰潜势诊断效果具有重要意义。

基于局部加权长短时记忆网络的无人机DOA估计算法

针对传统神经网络波达方位(DOA)估计算法抗噪性能差、精度不高以及泛化性弱等问题,提出基于局部加权长短时记忆神经网络的DOA估计算法。该算法对长短时记忆(LSTM)进行局部加权回归,将单阵元与全阵元接收信号功率之比作为网络的输入向量,根据分类结果选取对应区间数据进行训练,建立网络学习特征与DOA估计之间的非线性映射关系。该算法应用于无人机方向定位的实验表明,与传统神经网络的DOA算法相比,该算法具有更好的准确性、抗噪性和泛化性。