为解决飞机尾涡对民航安全带来的影响,提出了一种基于支持向量机(SVM)的飞机尾涡识别方法.首先结合飞机尾涡模型和多普勒激光雷达特性,提取飞机尾涡的特征,融合环境因素,作为数据集,建立基于SVM的求解模型.其次结合机场实地雷达探测数据,通过网格搜索的方式确定模型函数的最佳参数C、γ,在此基础上,以准确率(ACC)和ROC曲线下的面积(AUC)为评估标准,并与KNN尾涡识别方法进行对比.结果显示,提出的SVM方法对尾涡识别获取的ACC和AUC为0.850和0.920,KNN方法识别的ACC和AUC为0.814和0.906,相较而言,加入环境参数后的SVM方法较KNN方法有明显提高.
多普勒激光雷达 尾涡识别 支持向量机 尾涡特征 目标识别