Васильев Олег Валерьевич, доктор технических наук, профессор, профессор кафедры технической эксплуатации радиоэлектронного оборудования воздушного транспорта
Москва
Oleg V. Vasiliev, Doctor of Technical Sciences, Professor, Professor of Technical Maintenance of Radio Electronic Equipment of Air Transport Chair
Moscow
Бояренко Эльвира Сергеевна, аспирант кафедры технической эксплуатации радиоэлектронного оборудования воздушного транспорта
Москва
Elvira S. Boyarenko, Postgraduate Student of the Technical Maintenance of Radio Electronic Equipment of Air Transport Chair
Moscow
Савельев Алексей Николаевич, доктор технических наук, доцент, профессор кафедры радиоэлектронных устройств и систем
Москва
Alexey N. Savelyev, Doctor of Technical Sciences, Associate Professor, Professor of the Department of Radioelectronic Devices and Systems
Moscow
Горбачев Никита Владимирович, студент радиотехнического факультета
Москва
Nikita V. Gorbachev, Student of the Radio Engineering Faculty
Moscow
Одним из решающих факторов, влияющих на безопасность и регулярность полетов государственной и гражданской авиации, является метеорологическая обстановка. Для Европейской территории России наиболее характерны опасные метеорологические явления, связанные с кучево-дождевой облачностью: ливень, гроза, град, сопровождающиеся высокой турбулентностью атмосферы. В настоящее время метеорологические радиолокационные станции являются незаменимым источником информации о метеообстановке для воздушного транспорта. Критерии классификации опасных метеоявлений, используемые в современных РЛС, сформированы для каждого явления отдельно и основаны на знаниях лишь о высотном распределении радиолокационной отражаемости и температуры воздуха, несмотря на то, что данные РЛС оценивают ветровые характеристики атмосферы. Показано, что оптимизация критериев классификации указанных метеоявлений должна быть реализована путем обобщения критериев и их построения в соответствии с теорией различения статистических гипотез, а также дополнительным использованием информации о турбулентности атмосферы. На основании анализа радиолокационных сигналов, отраженных от метеоявлений ливень, гроза, град, были получены вероятностные распределения отражаемости и удельной скорости диссипации турбулентной энергии. Проведен статистический анализ плотностей распределения вероятностей для максимального значения отражаемости Zmax, ее зависимости от высоты Н(Zmax), а также максимума удельной скорости диссипации турбулентной энергии EDRmax и величины Н(EDRmax). Для определения структуры алгоритмов классификации и правил принятия решений был выбран критерий классификации, основанный на максимуме функционала правдоподобия. При этом под приемлемой достоверностью принято значение вероятности правильной классификации не ниже 0,8. Для принятого критерия построены пороги принятия решений и вычислены полные матрицы вероятностей классификации. Результаты вычислений показали, что наихудшую информативность при классификации опасных метеоявлений кучево-дождевой облачности имеют признаки H(Zmax), H(EDRmax). Большей разделяющей способностью обладают признаки Zmax, EDRmax, однако и для них достоверность классификации неприемлема. В статье для повышения достоверности классификации было применено совместное использование признаков в виде многомерных плотностей распределения вероятностей информационных параметров. Наилучшие результаты достигаются при использовании трех и четырех признаков. В матрицах вероятностей для этих случаев достигнуты максимальные и приемлемые на уровне 0,8 значения вероятностей правильной классификации. Таким образом, в рассматриваемой задаче расширение признакового пространства за счет турбулентности атмосферы является оправданным. Данные результаты будут уточняться при увеличении времени наблюдения и варьироваться для различных климатических зон. В общем случае пороги принятия решений при классификации опасных метеоявлений кучево-дождевой облачности должны быть адаптивными.
One of the crucial factors affecting the safety and regularity of state and civil aviation flights is the meteorological situation. The European territory of Russia is most characterized by dangerous meteorological phenomena associated with cumulonimbus clouds: shower, thunderstorms, hail, accompanied by high atmospheric turbulence. Currently, meteorological radar stations are an indispensable source of information about the weather situation for air transport. The criteria for the classification of meteorological phenomena used in modern radar stations are formed for each event separately and are based on knowledge only about the altitude distribution of radar reflectivity and air temperature, despite the fact that radar data assess the wind characteristics of the atmosphere. It is shown that optimization of the classification criteria for the mentioned meteorological phenomena should be realized by generalization of the criteria and their construction in accordance with the theory of statistical hypothesis distinction, as well as by additional use of information on atmospheric turbulence. Based on the analysis of radar signals reflected from the meteorological events of shower, thunderstorm, and hail, probability distributions of reflectivity and specific dissipation rate of turbulent energy were obtained. Statistical analysis of probability distribution densities was carried out for: the maximum value of reflectivity Zmax, its dependence on height H(Zmax), as well as the maximum specific dissipation rate of turbulent energy EDRmax and the value H(EDRmax). The classification criterion based on the maximum probability functional was chosen to determine the structure of classification algorithms and decision rules. At the same time under the acceptable confidence is accepted the value of the probability of correct classification not lower than 0.8. For the accepted criterion the decision thresholds are constructed and the complete matrices of classification probabilities are calculated. The results of calculations showed that the worst informativeness in the classification of dangerous meteorological events of cumulonimbus cloudiness have parameters H(Zmax), H(EDRmax). Parameters Zmax, EDRmax have greater separating ability, but even for them the confidence of classification is unacceptable. In the article to increase the confidence of classification the joint use of features in the form of multivariate probability distribution densities of information parameters was applied. The best results are achieved when three p(Zmax,H(Zmax),EDRmax) and four p(Zmax,H(Zmax),EDRmax,H(EDRmax)) features are used. In the probability matrices for these cases, the maximum and acceptable at 0.8 level of probabilities of correct classification are achieved. Thus, the expansion of the feature space due to atmospheric turbulence is justified in the problem under consideration. These results will be refined with increasing observation time and will vary for different climatic zones. In general, the decision thresholds for classifying dangerous meteorological events of cumulonimbus cloudiness should be adaptive.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.