数据缺失情况下基于M⁃SPICE的低空风切变风速估计方法

摘 要：针对机载气象雷达回波数据缺失的情况下，低空风切变风速估计失准这一问题，本文提出了一种 基于缺失数据稀疏迭代协方差估计（Missing Sparse Iterative Covariance⁃based Estimation，M⁃SPICE）的低空风切变 风速估计方法。该方法首先构造数据缺失模型，然后根据协方差拟合准则计算估计算子，并不断迭代更新得到 最终所需的估计算子，进而恢复得到缺失的风切变数据，最后将恢复得到的数据重构得到完整的风切变数据，实 现对风场速度的准确估计。仿真结果表明，该方法能够有效实现缺失数据的重建并精确地估计风速。

关键词：机载气象雷达；缺失数据稀疏迭代协方差估计；低空风切变；风速估计

0 引 言

        低空风切变作为极端恶劣天气中危险系数极 高的一种大气现象，具有变化时间短、作用范围 小、强度大等特点［1］ ，严重威胁了民航的飞行安全。 低空风切变现象多半发生在飞机的起飞和降落阶 段，尤其降落阶段最为危险。降落阶段飞机准备 降落跑道，由于飞机距离地面的高度较低，如果遭 遇低空风切变，驾驶员反应不及极其容易发生飞行事故，对待低空风切变这一危险气象我们只能 尽量规避。因此，研究低空风切变检测，给飞机及 时提供预警信息以避免飞行事故就非常必要。低