JP2010526716A - 後方乱気流のレーダ監視方法 - Google Patents

Abstract

【課題】本発明は、航空機に起因する後方乱気流の状態及び発達を、距離及び方位に関して所与の寸法の解析セルを通して解析される、この乱気流によって反射されたレーダ信号に基づいて検出し評価する方法に関連する。
【解決手段】この方法は、主に、セル内の乱気流を検出し位置特定するのに適した第１の事前主要検出ステップと、前記検出された乱気流の強度を決定する第２のステップと、前記検出された乱気流の発生からの経過時間及び前記検出された乱気流を特徴付けるジオメトリックパラメータを決定する第３のステップとを含む。
本発明による方法は、有利なことに、後方乱気流の検出を可能にすると共に、後方乱気流の位置及び強度並びにその発達段階の同時決定を可能にする。
本発明は、特に、航空交通制御及び航空安全の分野全般に適用される。
【選択図】図５

Description

本発明は、一般的には、航空交通制御及び航空安全に関する。本発明は、特に、離陸フェーズ中並びに着陸進入フェーズ中及び着陸フェーズ中、１つの同じ航空路に沿って前後に続く航空機間の相対距離を統制する安全規則に関する。

航空交通制御の分野では、航空機間の安全な距離である、ＩＣＡＯ（国際民間航空機関）によって規定された規格は、前方の航空機によって発生する後方乱気流（又は伴流渦としても既知である）の直面に関連する航空機の危険を回避するように確立されている。このような乱気流は、実際に、乱気流を通過中の航空機が、離陸フェーズ中及び着陸フェーズ中、特に、地面から比較的短い距離のところにあり、比較的混雑する航路ゾーンにある間、着陸時に滑走路進入するためにＩＬＳ（「計器着陸装置」）ガイダンスゾーンに進入するポイントで、航空機が受けるような脆弱な状況にいる場合に特に危険である。

現在、安全のため、かつ時間の経過に伴うこのような乱気流の発達が比較的あまり知られていないため、ＩＣＡＯによって課される２機の航空機を隔てる距離は、かなりの安全マージンに対応する。これら安全距離は、現象のフェージング速度を条件付ける気象条件（大気の自然乱流）及び空間中の移動を条件付ける高層気象条件（例えば、横風）を特に考慮していない。

航空交通の絶え間なく早い増大及び新しい幅広機体の航空機（オービスＡ３８０及びボーイングＢ７４７−８）の出現に直面して、二重の問題が、以下の２つの競合する条件に関連して発生している。

第１の制約は、幅広機体の航空機が、中程度の機体又は幅狭の機体の航空機よりも大きな後方乱気流を発生させることとして説明される。したがって、補足パラメータがなければ、幅広機体の航空機に続く航空機が準拠しなければならない安全距離は、当然ながら、絶対的に、同じ航空機が中程度の機体又は幅狭の機体の航空機に続く場合よりも、特に離陸フェーズ及び着陸フェーズ中、大きくなければならない。この制約により、幅広機体の航空機の背後にある航空機の離陸中及び着陸中の待機時間が予測可能に延びることになる。

第２の制約は、増大し続ける航空交通を処理するために、空港の詰まりを回避するようにローテーションを加速させる必要があることとして説明される。

これら競合する条件に直面して、１つの解決策は、離陸時及び着陸時の両方において、航空機が分散した航路（航空路）を辿れるようにし、それにより、２機の航空機が、異なる離陸軸又は着陸軸に沿って移動して、各航空機が、後方乱気流がまだ危険である間に、前方の航空機の後方を通過しなくてもよくすることにより、比較的近くで互いに続くことができるように、空港基盤を複雑にすることにある。しかし、この解決策は、多くの空港にない比較的高度なガイダンス機器の設置が必要なことに加え、さらに、あれこれの状況で適用される安全距離が、ちょうど十分な距離であるか、それとも逆に推定が広すぎるかの判断が可能ではない。

別の既知の解決策は、センサにより、後方乱気流の存在及びこのような乱気流の距離を検出しようとすることにある。様々な種類のセンサが後方乱気流の検出のために検討され、特に、ドップラー測定を実行することが可能なパルスレーザ放射システムであるドップラーライダーが検討されてきた。この種のセンサの動作使用に関する主な欠点は、天気のいい日しか正しく動作できないことである。霧及び雨の中では、ライダーはもはや利用することができない。さらに、ライダーは、特にレーダよりもよい良好な角度分解能を有するが、より低い距離分解能及びドップラー分解能を有する。特に、ライダーは、特にフェージングの状態の決定を可能にする乱流渦のジオメトリについての特定の詳細を測定することが不可能であるため、検出され得る乱気流についての知識は不十分である。さらに、現行のライダーシステムは、動作要件に合った時間スパンにわたり、空港ゾーンの有効な監視を可能にするのに十分に広いセクタ空間を監視することができない。

本発明の目的は、航空交通の全般的な文脈内で、所与の航空機に関して、その航空機自体が脆弱な状況、例えば、離陸フェーズ又は着陸フェーズにある間、前方の航空機に起因する後方乱気流の影響を受けないように、航路上の前方の航空機から十分な距離にあるか否かを判断することが可能な方式を提案することである。

ここでの問題は、リアルタイムで、かつすべての天気（晴天、霧、雨等）において、このような後方乱気流の挙動を決定し、滑走路の構成及び気象条件に応じて、高いセキュリティレベルを確保しながら、航空機間の安全距離を動的に調整することが可能なことである。

このために、本発明の主題は、航空機に起因する後方乱気流の状態及び発達を、距離及び方位に関して所与の寸法の解析セルを通して解析される、この乱気流によって反射されたレーダ信号に基づいて検出し評価する方法であって、セル内の乱気流を検出し位置特定するのに適した第１の事前主要検出ステップと、検出された乱気流の強度を決定する第２の主要ステップと、検出された乱気流の発生からの経過時間及び検出された乱気流を特徴付けるジオメトリックパラメータを決定する第３の主要ステップとを含み、第２及び第３のステップは、第１のステップの完了時に乱気流が検出された各解析セルに対して、互いに独立して並列して実施されることを特徴とする、方法である。

本発明によれば、第１の主要ステップ自体は、高分解能スペクトル分解する第１のステップと、受信した信号の高解像度ドップラースペクトルのエントロピーＳを計算する第２のステップと、各観測セルの乱気流の存在を、このセルの測定されたエントロピーＳのレベルを固定閾値と比較することにより、検出する第３のステップとを含み、第１の主要ステップは、検出された乱気流の位置に関連する指標及び受信された対応する信号のスペクトルの密度に関連する指標を提供する。

本発明によれば、第２の主要ステップ自体は、受信した信号のフーリエ変換によってスペクトル分解する第１のステップと、得られたドップラースペクトルを正規化する第２のステップと、固定閾値との比較により、ドップラースペクトルの有意なレベルの成分を検出する第３のステップと、乱気流内の接線速度Ｖ（ｒ）の循環Γを計算する第４のステップと、ドップラースペクトルの有意な成分に基づいて、接線速度Ｖ（ｒ）の分散Ｌを計算する第５のステップとを含み、この第２の主要ステップは、検出された乱気流の強度に関連する指標を提供する。

本発明によれば、第３の主要ステップ自体は、受信した信号の自己回帰モデルの特徴多項式のルートを決定することにより、受信した信号の高分解能ドップラースペクトルの周波数成分を決定する第１のステップと、ドップラースペクトルの成分の密度及び解析時間にわたってのこれら成分の値の変動の傾きを解析する第２のステップとを含み、この第３の主要ステップは、検出された乱気流の発達段階に関連する指標及び検出された乱気流のジオメトリに関連する指標を提供する。

本発明の特徴及び利点は、非限定例として解釈され、添付図に属する特定の実施形態を通して本発明を説明する以下の説明によってよりよく理解されるであろう。

後方乱気流の現象の概略図を提示する図である。 後方乱気流の現象の概略図を提示する図である。 後方乱気流の現象の概略図を提示する図である。 このような乱気流の時間の経過に伴う発達を提示する図である。 本発明による方法の基本概略図を提示する図である。 最近形成された閾値乱気流に対応する信号のドップラースペクトルの成分の発達を概略的に提示した分光写真を提示する図である。 現在発達中の閾値乱気流に対応する信号のドップラースペクトルの成分の発達を概略的に表す分光写真を提示する図である。 消失過程中の閾値乱気流に対応する信号のドップラースペクトルの成分の発達を概略的に表す分光写真を提示する図である。

図１〜図４は、航空機１１によって作られた後方乱気流現象を概略的に示す図である。これら３つの図に示すように、後方乱気流は、気団の逆方向の回転を生み出す２つの渦流２１及び２２（ボーテックス）を航空機の後方に生み出すことによって具現化される。このため、「逆回転」渦と呼ばれる。

各渦２１、２２は、ポイントが、中心に対して、考慮中のポイントを中心に合流させるために行なわれる回転数の関数として指数的に変化する距離ｒ（θ）のところにあるらせんの形をとる。

ｒ（θ）＝ａ・ｅ^ｂθ θは０〜Ｎπ（Ｎは整数）。 ［１］

式中、ａ及びｂは、らせんのジオメトリックパラメータを表す。

各渦は、半径ｒ_ｃの中心部３１を特徴とする。

特定の物理特性の値を決定することにより、航空機に起因する後方乱気流に関連する危険を評価することが知られている。

したがって、乱気流は一般に、乱気流を構成する２つの渦（ボーテックス）の中心の間隔距離ｂ_０を通るそのサイズを特徴とする。この距離は以下の関係によって与えられる。

ｂ_０＝ｓ・Ｂ。 ［２］

式中、Ｂは、図１に示すように、航空機の翼幅を表す。係数ｓは、π／４に等しいため、ｂ_０は実質的に翼幅Ｂの３／４に等しい。

この乱気流は、既知のように、２つの渦２１及び２２の内側の気団の接線速度も特徴とする。この速度は指数法則に従い、接線速度は、中心からコアの半径ｒ_ｃにおける渦のコア３１内側での周縁に向かって増大し、コアの外側半径ｒ（θ）の関数として低減する。したがって、既知のように、以下の関係によって定義することができる。

式中、Γは、渦を形成するらせんに沿ったベクトルＶの循環を表す。

したがって、渦内側の接線速度は平均で、又は実際に＋／−１０ｍ／ｓを超え得る。

この乱気流は、既知のように、乱気流の気団の速度の循環Γも特徴とする。気団の接線速度の運動モーメント（ｍ^２／ｓ単位）（渦の接線速度Ｖ_Ｔとその半径ｒ（θ）との積の積分）を表す循環Γは、後方乱気流の強度を特徴付けることを可能にする。循環Γ_０の初期値は、航空機の重量に比例し、かつ翼幅及び速度に反比例する数量として定義される。したがって、これは、

と書くことが可能であり、式中、Ｍは航空機の質量を表し、Ｖは速度を表し、Ｂは翼幅を表す。一方、パラメータｇ、ρ、及びｓのそれぞれは、重力による加速度、航空機の翼のジオメトリのパラメータ特性、及びπ／４に等しい係数を表す。

さらに、航空機によって生じる後方乱気流は時間の経過に伴って発達し、この発達は図４によって示され、２つの渦２１及び２２が時間の経過に伴って発達することが既知である。したがって、当然ながら、航空機は、以下の関係によって与えられる航空機の翼幅Ｂに反比例する速度Ｖ_ｄに伴って高度を失う（逆回転により）。

したがって、平均で２ｍ／ｓのオーダの降下速度が、平均サイズの航空機の場合に得られる。

この後方乱気流は風の影響をさらに受け得るため、２つの渦又はボーテックスも、起こり得る風の作用を受け、横風によって移動し得る。

さらに、乱気流が地面近傍にあるとき、一方の渦を他方の渦に対して回転させるウィンドシア現象又は鏡像となった疑似渦を生じさせる地面からの反発の他の現象等のより複雑な現象も受けることが既知である。

最後に、当然ながら、後方乱気流が、数量ＴＫＥ（「乱気流運動エネルギー」）及びＥＤＲ（「渦散逸率」）を特徴とする大気の自然乱流に応じて、かつその周囲の渦の旋回に関連する「クロー波」関連自然消散現象の作用下で、減衰し消失することが既知である。この減衰及びこの消散により、特に、乱気流の強度が漸進的に失われると共に、乱気流内の気団の速度が漸進的に低減することになる。したがって、所与の乱気流は成長段階を経て、その後に減衰及び消散段階が続く。

後方乱気流が考慮される限り、航空機パイロット間で行なわれた検査から、空港進入中に最も危険なゾーンが数にして２つあることが示された。第１のゾーンは、ＩＬＳ交差ゾーン（地面から７００ｍ〜１０００ｍ上方に配置された、ＩＬＳによって定義された進入コーンの進入ポイント）に対応する。このゾーンでは、実際に、様々な方向から進入中の航空機が、このポイントで、進入コーンに進入中の航空機が通過する必要がある後方乱気流を発生させながら、ＩＬＳによって定義された降下軸に並ぶ。第２のゾーンは、上述した反発現象により最終的な地面接近に対応する。したがって、航空機操作が低高度、又は実際には非常に低い高度で一緒に近づくこれら２つのゾーンでは、各航空機が前方の乱気流の存在を検出可能であるのみならず、この航空機が、検出された乱気流によって発生した擾乱の強度を推定可能である必要がある。

図５は、後方乱気流を検出し特徴付ける方法の基本フローチャートを提示する図である。図５についてこれより検討する。

本発明による方法は、このために、３つの別個の主要ステップとして、乱気流の検出及び位置特定を可能にする適切な第１の事前主要検出ステップ５１と、検出された乱気流の強度を決定することを可能にする第２の主要ステップ５２と、検出された乱気流の発生からの経過時間並びに乱気流を特徴付けるジオメトリックパラメータを同時に決定することを可能にする第３の主要ステップ５３とを実行する。

本発明による方法によって処理されるデータ５４は、受信レーダ信号のサンプルからなる。各信号サンプルは、本明細書では、既知のように、半径距離及び方位並びに距離及び方位の点でのサイズによって決定される空間のセルから発せられた信号に対応し、サイズは、既知のように、受信した信号の分解能を定義する。各信号サンプルは、実数成分Ｉ及び虚数成分Ｑによって振幅及び位相に関して定義される。

これら入力データに基づいて、本発明による方法は以下の指標として、検出された乱気流の位置５５と、対応する信号のスペクトルの密度に関する指標５６と、検出された乱気流の強度に関する指標５７と、検出された乱気流の発生からの経過時間に関する指標５８と、乱気流を特徴付けるジオメトリックパラメータの値５９とを届ける。

本発明によれば、検出タスク５１は、いくつかのステップとして、受信した信号を高分解能ドップラー解析する第１のステップ５１１と、前のステップで決定されたドップラースペクトルのエントロピーを計算する第２のステップ５１２と、乱気流を検出する第３のステップ５１３とを実行する。

高分解能ドップラー解析ステップ５１１は、各（距離、方位角）セルについて、制限された信号サンプルシーケンスに基づいて反射係数μ_ｎを通して受信した信号のスペクトルモデルを決定できるようにする自己回帰フィルタリングに基づいて解析方式を実施することによって実行される。係数μ_ｎを計算するために、既知の任意の方式、例えば、バーグのトレリスアルゴリズム等を使用することが可能である。しかし、本発明による方法を実施する好ましい様式では、モデルの次数及び係数μ_ｎを決定するために実施される方式は、本出願人により１９９５年６月１３日に番号９５ ０６９８３の下で出願された仏国特許出願及び２００５年９月６日に番号０５ ０９０９５の下で出願された仏国特許出願に記載の「正則化自己回帰」フィルタリングに基づくドップラー解析方式であり、この方式は、制限された一連の信号サンプルに基づいて自己回帰モデルの係数μ_ｎを満足のいくように推定することを可能にする。この方式については本明細書において詳述せず、この方式は、特に、バーグのアルゴリズム又は「ＭＵＳＩＣ」（多重信号分類）型のアルゴリズムを実施するブロック単位の自己回帰トレリスフィルタリングを、得られた各係数μ_ｎを係数に適用することにあるいわゆる正則化方式に関連付けて、利用可能なサンプルが少数の場合に自己回帰フィルタリングによって生じる数値的不安定性の結果を有利に制限できるようにすることにある。得られた係数μ_ｎには、これから、「正則化」が付される。

ステップ５１１の後にはステップ５１２が続き、ステップ５１２中、係数μ_ｎが使用されて、得られたドップラースペクトルのエントロピーＳが計算される。スペクトル成分中のスペクトルの密度を特徴付けるこのエントロピーの表現は、

であり、式中のＮは、ステップ５１１において定義されたモデルの係数μ_ｎの数を表す。

したがって、ステップ５１３の過程中、（距離、方位角）セルのそれぞれに計算されたエントロピーＳは、検出率の基準及び誤検出率の基準に応じて固定された閾値Ｓ_１と比較される。このようにして、閾値Ｓ_１を超えるエントロピーＳを示す各セルが検出され、気団が後方乱気流に関連する擾乱を示すゾーンとみなされる。したがって、乱気流を検出できた（距離、方位角）セルのマッピングが、タスク５１のステップ５１３の完了に利用可能である。

本発明によれば、タスク５２の目的は、検出された乱気流の強度を特徴付けることである。したがって、ステップ５２は、タスク５１が検出したセルに対してのみ適用される。タスク５１と同様に、タスク５２もいくつかのステップとして、受信した信号のスペクトルの従来のスペクトル解析が実行される第１のステップ５２１と、スペクトル成分のレベルを正規化する第２のステップ５２２と、有意なスペクトル成分を検出する第３のステップ５２３と、乱気流を特徴付ける接線速度の循環Γが計算される第４のステップ５２４と、この同じ接線速度の分散Ｌが計算される第５のステップ５２５とを実行することが可能である。

第１のステップ５２１は、従来のスペクトル解析方式を適用することにより、例えば、フーリエ変換によって実行される。このスペクトル解析により、乱気流を特徴付けるドップラースペクトルの成分を決定することが可能である。この後、ステップ５２２が続けられ、ステップ５２２の目的は、周波数平面での周囲信号レベルに対して、得られたドップラースペクトルを正規化することである。周波数軸上での信号のスペクトルのこの正規化は、例えば、ＣＦＡＲ型（すなわち、「一定の誤検出率」の既知の方法により、考慮されている周波数の近傍でのスペクトルのレベルの平均値及び分散に基づいて各周波数に対して実行することができる。

正規化ステップ５２２の後、有意なスペクトル成分、すなわち、乱気流を特徴付けるスペクトル成分を検出するステップ５２３が続けられる。ステップ５１３中と同様に、この検出も、ここで、各スペクトル成分の正規化レベルを閾値Ｓ_２と比較することによって実行される。レベルが閾値を超える各成分は、ここで、乱気流を特徴付けるために保持される。

有意なスペクトル成分が決定された後、ステップ５２４は、考慮されているセル内の気団の接線速度の循環Γの計算に続く。循環Γは、以下の比例関係：

により既知のように定義される（任意の係数まで）。式中、Ｆ（Ｖ_ｉ）は、受信した信号のドップラースペクトルの考慮下の（周波数ｆ_ｉの）速度成分Ｖ_ｉの値を表す。

この循環は、上述したように、乱気流内の気団の接線速度の運動モーメント（ｍ^２／ｓ単位）、すなわち、考慮下のボーテックスのポイントでの気団の運動の接線速度Ｖ_Ｔと、ボーテックスの中心からのこのポイントの距離ｒ（θ）との積の積分を表す。これにより、考慮中の（距離、方位角）セル内で検出された後方乱気流の全体強度を有利に特徴付けることが可能になる。

ステップ５２４と並列して、一方で、ステップ５２５が、有意なスペクトル成分に基づいて、考慮中のセル内の気団の接線速度の低減した分散Ｌの計算に進む。分散Ｌは、以下の比例関係：

によって既知のように定義される（任意の係数まで）。

循環Γと同様に、分散Ｌも、考慮中の（距離、方位角）セル内で検出された後方乱気流の全体強度の有利な特徴付けを可能にする。実際に、分散Ｌは、乱気流によって生じた気団の擾乱の分散度、ひいてはこれら気団の擾乱の程度が大きいかそれとも小さいかを特徴付ける。

タスク５２のステップ５２４及び５２５が完了すると、検出された乱気流の強度の特徴付けを可能にする２つの指標Ｌ及びΓが、タスク５１が位置を提供した、乱気流が検出された各セルについて得られる。

本発明によれば、一方で、タスク５３は、検出された乱気流に関連する特定のジオメトリックパラメータを決定できるようにすること、及び乱気流の発生からの経過時間、又はより厳密には発達の程度を決定できるようにすることという二重の目的を有する。このために、タスク５３は以下のステップとして、各（距離、方位）セルについて、受信した信号のドップラースペクトルの成分の決定を実行する第１のステップ５３１と、乱気流が検出されたセルに対してのみ、信号のスペクトル成分の周波数の時間の経過に伴う変動の解析を実行する第２のステップ５３２とを含む。

第１のステップ５３１は、高分解能ドップラー解析ステップ５１１中に決定された自己回帰モデルに基づいて実行される。第１のステップ５３１は、主に、モデルを特徴付ける多項式のルートを計算することにより、モデルの固有周波数を決定することにある。したがって、受信した信号の細かいスペクトル分解が有利に得られる。

一方で、第２のステップ５３２は、レーダ検出手段が考慮中の（距離、方位角）セルに向けられていた解析時間間隔Δｔにわたってドップラースペクトルの発達を解析することにある。本発明によれば、乱気流が検出された各セルについて、ドップラースペクトルの各成分の周波数の時間の経過に伴う変動の傾きが推定される。この解析により、有利なことに、図６〜図８に示すように、検出された乱気流の発達状態を決定することが可能になる。

図６は、所与の（距離、方位角）セルについて、最近形成された乱気流に対応する信号のスペクトル成分の周波数の時間の経過に伴う発達を（時間、ドップラー速度）平面において概略的に表す図である。図６の表現では、図７及び図８の表現でのように、ドップラー周波数がｍ／ｓ単位で表される対応する速度で表されることに留意されたい。

図中で気付かれ得るように、乱気流は、ドップラー速度の空間内に示される（すなわち、０ｍ／ｓと±Ｖ_ｍａｘとの間にある）成分が多く、密集したスペクトルを特徴とする。さらに、これら成分はすべて、正の符号の発達傾き６１を示し、各成分の値は時間に伴って増大する。したがって、この発達段階において、乱気流の接線速度は増大し、接線速度の増大に伴って強度が増大する。したがって、考慮下のセルに対応するゾーンに接近しつつあるあらゆる航空機に、このゾーンの擾乱度が高く、擾乱度が最大に達していないことを通知することが望ましい。

図７は、成熟したと各付けられ得る乱気流に対応する信号のスペクトル成分の周波数の時間の経過に伴う発達を同じように提示する図である。このような乱気流は、成分があまり多くなく、遠くに離れて離間されたスペクトルを特徴とする。さらに、これら成分のうちの特定の成分７１では、ドップラー周波数（ひいては速度）は、時間の経過に伴って増大する一方で、特定の他の成分７２では、ドップラー周波数（ひいては速度）は、時間の経過に伴って低減する。したがって、特定のスペクトル成分は、正の符号の発達傾き７３を示し、他のスペクトル成分は、負の符号の発達傾き７４を示す。したがって、このような乱気流の接線速度は、前の発達段階から低減し、この低減は、乱気流に起因する擾乱度の低下、その結果として、乱気流が、考慮中の擾乱に占有された（距離、方位）セルに進入しつつある航空機に対して表し得る危険性の低下として現れる。

図８は、消失過程にある乱気流に対応する信号のスペクトル成分の周波数の時間の経過に伴う発達を同じように提示する。図中で気付かれ得るように、乱気流は、周波数が分散した少数の成分８１を有するスペクトルを特徴とする。さらに、これら成分はすべて、負の符号の発達傾き８２を示し、各成分のドップラー周波数（ひいては速度）は、時間の経過に伴って低減する。したがって、この発達段階において、乱気流の接線速度は低減し、接線速度の低減に伴って強度も低減する。ここで、消失過程中のこのような乱気流が生み出す考慮中のセル内の気団の擾乱度の強度は、まだ検出可能であるが、中程度でしかない。したがって、そこを通過する義務を有する航空機のサイズに応じて、消失過程中の乱気流はここで、危険がないわけではない場合、少なくとも中程度の脅威のみを示す。

時間の経過に伴う速度の変動の傾きの推定は、ステップ５３１によって提供された固有周波数値に基づいて、既知の様々な図形処理、半図形処理、又は代数処理によって実行することができる。どこであっても既知のこれら処理については、本明細書において説明しない。一方で、観測時間Δｔは、使用されるレーダ検出機器に応じて、特に、走査レーダの場合、同じ観測方向での、ひいては同じ（距離、方位）セルにわたってのレーダビームの２つの遷移期間を隔てる時間間隔によって決定される。

検出された乱気流の発達段階の決定に加えて、ドップラー周波数の発達の傾きを決定することも、有利なことに、乱気流のジオメトリに関連する特定のパラメータ、特に、ｒ（θ）を定義すると共に、渦（ボーテックス）２１を構成するらせんの開口部を特徴付ける、関係［１］の係数ｂの決定を可能にする。

実際に、関係［３］及び［５］が考慮される場合、

と書くことが可能である。

同様に、中心の周囲のらせんの完全な回転（Δθ＝２π）に対応する半径ｒ（θ）の増分δｒは、以下の関係：

によって定義することができる。

このようにして、関係［１２］及び［１４］を考慮することにより、最終的に、

と書くことが可能である。

したがって、Ｖ（ｒ）の発達を知ることで、有利なことに、渦（ボーテックス）２１及び２２を定義するパラメータｂを推定することが可能である。このために、実際には、図６〜図８の分光写真に提示されるような時間の経過に伴うドップラースペクトルの発達が考慮され、半径の関数としての速度の変動δＶ（ｒ）が、２つのスペクトル成分８３及び８４の変動の傾きを考慮することによって決定される。その後、この変動は、２つの選択されたスペクトル成分によって定義され、破線８５によって示される平均速度Ｖ_ｍ（ｒ）によって正規化される。

したがって、上記説明を通して気付かれ得るように、本発明による方法は、既知の従来技術の方法によって提案されるものを超えて、所与の空間ゾーン内の後方乱気流の存在のみならず、この乱気流の強度、すなわち、関連する空間ゾーンを通過する必要がある航空機の飛行条件に対して及ぼし得る悪影響も決定する処理を提案する。

乱気流のこの特徴付けはさらに、有利なことに、乱気流の発達段階（若い、成熟した、又は消失過程中の乱気流）の特徴付けによって補足される。発達段階に関連するこの指標により、特に、検出された乱気流が脅威を表しそうな時間を決定することが可能である。

この特徴付けはさらに、有利なことに、乱気流のジオメトリに関連するパラメータ、特にパラメータｂを決定することによって補足される。

本発明による方法によって提供されるこれら指標の関連付けにより、有利なことに、航空機の通過に起因する後方乱気流が検出された場合に、特にゾーンの高層気象学（横風の存在）を考慮することにより、乱気流の原因となった航空機の後方にある航空機が、安全のために従わなければならない最も適した安全距離を最適に決定することが可能になる。したがって、乱気流の原因となった航空機について事前に仮定せずに決定される、この正確に推定される最適安全距離で、単純にこの航空機の規模に応じて事前に決定される安全距離を置き換えることができる。
上記説明中、第１の検出ステップ５１を含み、検出された乱気流を特徴付ける次に２つの独立したステップ５２及び５３を含む、本発明による方法をその最も完全な形態で説明したことに留意されたい。しかし、当然ながら、より単純な形態での本発明による方法を考慮することが可能である。したがって、ステップ５２及び５３は互いに独立しているため、例えば、本発明に包含される分野から逸脱せずに、単純に検出ステップ５１及び検出された乱気流の強度を推定するステップ５２を実施するか、又は単純に検出ステップ５１及び検出された乱気流の発生からの経過時間及びジオメトリックパラメータを決定するステップ５３を実施することを考えることが可能である。

Claims (8)

1. 距離及び方位に関して所与の寸法の解析セルを通して解析される、後方乱気流によって反射されるレーダ信号に基づいて、航空機に起因するこの乱気流の状態及び発達を検出し評価する方法であって、
   セル内の乱気流を検出し位置特定するのに適する第１の事前検出ステップ（５１）と、
   前記検出された乱気流の強度を決定する第２のステップ（５２）と、
   前記検出された乱気流の発生からの経過時間及び前記検出された乱気流を特徴付けるジオメトリックパラメータを決定する第３のステップ（５３）とを含み、
   前記第２のステップ及び前記第３のステップは、前記第１のステップ（５１）の完了時に乱気流が検出された各解析セルに対して、互いに独立して並列に実施されることを特徴とする、方法。
2. 前記第１の主要ステップ（５１）自体が、
   高分解能スペクトル分解する第１のステップ（５１１）と、
   前記受信した信号の高解像度ドップラースペクトルのエントロピーＳを計算する第２のステップ（５１２）と、
   各観測セルのために測定された前記エントロピーＳのレベルを固定閾値と比較することにより、前記各観測セルの乱気流の存在を検出する第３のステップ（５１３）とを含み、
   前記第１の主要ステップは、前記検出された乱気流の位置に関連する指標（５５）及び前記受信された対応する信号の前記スペクトルの密度に関連する指標（５６）を提供することを特徴とする、請求項１に記載の方法。
3. 前記高分解能スペクトル分解ステップ（５１１）が、正則化自己回帰解析方式を実施して、決定された自己回帰モデルの反射係数μ_ｎを提供することを特徴とする、請求項２に記載の方法。
4. 前記第２のステップ（５１２）中、前記エントロピーＳが、以下の関係：
   

   

   に基づいて計算され、
   項μ_ｋは、前記受信された信号の前記自己回帰モデルの前記正則化反射係数を表すことを特徴とする、請求項３に記載の方法。
5. 前記第２の主要ステップ（５２）自体が、
   前記受信した信号のフーリエ変換によってスペクトル分解する第１のステップ（５２１）と、
   前記得られたドップラースペクトルを正規化する第２のステップ（５２２）と、
   固定閾値との比較により、前記ドップラースペクトルの有意なレベルの成分を検出する第３のステップ（５２３）と、
   前記乱気流内の接線速度Ｖ（ｒ）の循環Γを計算する第４のステップ（５２４）と、
   前記ドップラースペクトルの前記有意な成分に基づいて、前記接線速度Ｖ（ｒ）の分散Ｌを計算する第５のステップ（５２５）とを含み、
   この第２の主要ステップは、前記検出された乱気流の前記強度に関連する指標（５７）を提供することを特徴とする、請求項１〜４のいずれか一項に記載の方法。
6. 前記第４のステップ（５２４）中、前記接線速度Ｖ（ｒ）の前記循環が、以下の関係：
   

   

   を通して前記ドップラースペクトルの前記有意な成分に基づいて決定され、
   Ｆ（Ｖ_ｉ）は、ｍ／ｓ単位で表された前記ドップラースペクトルの成分Ｖ_ｉの値を表すことを特徴とする、請求項５に記載の方法。
7. 前記第５のステップ（５２５）中、前記接線速度の前記分散Ｌが、以下の関係：
   

   

   を通して前記ドップラースペクトルの前記有意な成分に基づいて決定され、
   Ｆ（Ｖ_ｉ）は、ｍ／ｓ単位で表された前記ドップラースペクトルの成分Ｖ_ｉの値を表すことを特徴とする、請求項５に記載の方法。
8. 前記第３の主要ステップ（５３）自体が、
   前記受信した信号の前記自己回帰モデルの特徴多項式のルートを決定することにより、前記受信した信号の前記高分解能ドップラースペクトルの周波数成分を決定する第１のステップ（５３１）と、
   前記ドップラースペクトルの前記成分の密度及び解析時間にわたってのこれら成分の値の変動の傾きを解析する第２のステップ（５３２）とを含み、
   この第３の主要ステップは、前記検出された乱気流の発達段階に関連する指標（５８）と、前記検出された乱気流のジオメトリに関連する指標（５９）とを提供することを特徴とする、請求項１〜７のいずれか一項に記載の方法。

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