75、航空领域多项技术研究进展

航空领域多项技术研究进展

在航空领域，故障检测技术、机场危险天气预警信息提取以及空中加油受激波影响下的加油锥套气动特性分析等方面都有着重要的研究进展，这些研究对于提升航空安全性和效率具有关键意义。

空空导弹故障检测技术

对空空导弹故障检测技术进行了深入研究。结合导弹数据特点，系统地提出了空空导弹数据的特征提取方法，并基于 3σ 准则定义了故障检测方法，还开发了专门的软件系统，该系统能够基于历史数据对测试数据进行故障检测。

目前，故障检测系统的开发要求技术人员充分掌握被测对象的内部特征，以便选择合适的特征提取算法。随着人工智能和大数据技术的发展，深度学习模型可以从数据集中自主学习更深层次、更抽象的特征，未来将重点研究基于深度学习的数据特征故障检测技术。

机场危险天气预警信息提取

研究背景

恶劣天气会影响机场的运行，提高天气信息检测能力对于保障机场高效运行至关重要。一些空中交通管理（ATM）系统能够从雷达信号中提取天气信息，但机场危险天气预警这类包含人类先验经验的文本信息，由于其非结构化特点，当前的 ATM 系统无法处理。而机场危险天气预警中的天气类型、状态、起止时间等信息对于态势感知应用非常有用。

相关技术及模型

• 命名实体识别（NER） ：旨在从句子中提取预定义的实体，当前的方法基于深度学习模型。传统的深度学习模型如长短期记忆模型（LSTM）能够捕捉输入序列和标记序列之间的非线性映射。
  • LSTM ：可以学习长距离依赖关系，获得良好的序列表示。其非线性映