基于小波与BP神经网络的仿真雷达风切变识别研究

本文主要探讨了基于仿真雷达图像的低空风切变类型识别方法，发表于2013年的第43卷第3期的《激光与红外》期刊。作者蒋立辉、张春庆、熊兴隆和庄子波来自民航气象研究所和中国民航大学的智能信号与图像处理实验室，他们针对低空风切变这一关键的飞行安全问题进行了深入研究。 论文的核心技术是结合小波变换和BP神经网络。首先，通过利用现有的仿真雷达数据，研究人员生成了仿真雷达扫描图像，这是风切变探测的基础。然后，通过阈值分割技术，准确地从雷达图像中提取出风切变区域，这是识别过程的关键步骤。接着，对这些风切变区域进行二层小波分解，小波分析能够捕捉到不同尺度下的频率成分，从而提取出风切变的纹理特征，这些特征包括各子带小波系数的均值和标准差。 小波系数的统计特性被用作特征向量，这些特征向量包含了风切变类型的重要信息。这些特征向量是机器学习模型输入的基础，它们能有效地描述风切变的复杂性和变化性。在这个阶段，选择BP（Back Propagation，反向传播）神经网络作为分类器，这是因为BP神经网络在模式识别、特别是非线性问题上表现出强大的学习和泛化能力。 通过仿真研究，结果显示该方法的识别效果较为理想，表明基于小波变换和BP神经网络的风切变类型识别算法具有良好的可行性和实用性。这种技术对于航空领域的风切变预警和决策支持系统有着重要的应用价值，有助于提高飞行安全水平，降低事故风险。 总结来说，这篇论文将图像处理、小波分析和神经网络技术融合，为低空风切变的自动识别提供了一种创新且有效的解决方案，为气象预测和飞行管理提供了强有力的数据支撑。其研究成果不仅推动了工程技术的发展，也为后续相关领域的研究提供了新的研究思路和技术参考。