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龙图腾网获悉中南大学申请的专利基于非线性残差网络的航空危害风场检测方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118980997B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411057598.8，技术领域涉及：G06F17/10；该发明授权基于非线性残差网络的航空危害风场检测方法及装置是由高航;雷文太;庞泽邦;徐齐国设计研发完成，并于2024-08-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于非线性残差网络的航空危害风场检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种风场检测方法，具体是涉及到一种基于非线性残差网络的航空危害风场检测方法及装置。方法包括：利用雷达对飞机起降通道进行探测，获得飞机起降通道的多普勒速度采样数据，并记录遭遇危害风场的危害时刻；基于多普勒速度采样数据的二阶结构函数和多普勒速度采样数据对应的传统危害评估特征建立危害特征库；从危害特征库中提取代表性物理特征；基于危害风场数据、非危害风场数据、危害风场数据和非危害风场数据对应的代表性物理特征训练得到非线性残差网络；基于非线性残差网络进行航空危害风场检测，得到检测结果。本发明实施例克服了传统神经网络方法面临的可解释性和标签数据不足的难题，具有较高的危害风场检测准确率。

本发明授权基于非线性残差网络的航空危害风场检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于非线性残差网络的航空危害风场检测方法，其特征是，包括： 利用雷达对飞机起降通道进行探测，获得所述飞机起降通道的多普勒速度采样数据，并记录遭遇危害风场的危害时刻； 基于所述多普勒速度采样数据的二阶结构函数和所述多普勒速度采样数据对应的传统危害评估特征建立危害特征库，所述传统危害评估特征包括多普勒速度平均值、湍流能量耗散率、速度波动量、F-因子和S-因子； 从所述危害特征库中提取代表性物理特征； 基于危害风场数据、非危害风场数据、所述危害风场数据对应的代表性物理特征和所述非危害风场数据对应的代表性物理特征训练得到非线性残差网络，所述危害风场数据为所述多普勒速度采样数据中与所述危害时刻对应的数据，所述非危害风场数据为所述多普勒速度采样数据中不与所述危害时刻对应的数据； 基于所述非线性残差网络进行航空危害风场检测，得到检测结果； 其中，所述基于所述多普勒速度采样数据的二阶结构函数和所述多普勒速度采样数据对应的传统危害评估特征建立危害特征库之前，所述方法还包括： 基于所述多普勒速度采样数据计算所述多普勒速度采样数据的二阶结构函数，以及基于所述多普勒速度采样数据计算所述多普勒速度采样数据对应的传统危害评估特征； 其中，所述多普勒速度采样数据的二阶结构函数满足： sr＝mean[vx-vx+r]2； 其中，vx用于表征雷达在所述飞机起降通道位置为x处探测得到的多普勒速度采样数据，vx+r用于表征雷达在所述飞机起降通道位置为x+r处探测得到的多普勒速度采样数据，r表示x处和x+r处之间的距离，mean表示计算平均值； 所述多普勒速度平均值满足： M＝mean|v|； 其中，v表示一组所述多普勒速度采样数据； 所述湍流能量耗散率满足： 其中，CLOS是根据多普勒速度定义的Kolmogorov常数，κ1和κN是对应于采样距离的波数，κ1＝2πr1,κN＝2πrN，σv为所述多普勒速度采样数据的标准差； 所述速度波动量满足： R＝maxv-minv； 其中，maxv为所述多普勒速度采样数据中的最大值，minv为所述多普勒速度采样数据的最小值； 所述F-因子满足： 其中，ux为沿所述飞机起降通道方向的顺风风速，w为沿所述飞机起降通道方向的垂直风速，Vapp为飞机空速，g为重力加速度； 所述S-因子满足； 其中，△Vi为所述多普勒速度采样数据的递增或递减变化量，Ri为所述飞机起降通道内对应的斜坡长度，下标i表示第i个斜坡。

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