(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
航空機の後方に生じる乱気流を観測して乱気流の位置及び強度を観測データとして出力する乱気流観測部と、
前記観測データに基いて予測対象となる航空機の後方に発生する乱気流の寿命を予測する乱気流予測部と
を備え、
前記乱気流観測部は、
電磁波を大気中に放射するとともに、大気で散乱された電磁波を入力する電磁波放射部と、
前記電磁波放射部へ生成した電磁波を出力するとともに、前記電磁波放射部から大気で散乱された電磁波を入力して周波数変換を施すことにより受信信号を生成する送受信部と、
前記受信信号に信号処理を施して前記観測データを出力する信号処理部と
を有し、
前記乱気流予測部は、
シミュレーションモデルに基いて乱気流の位置及び強度の時間変化を算出する乱気流時間変化シミュレーション部と、
前記観測データ、並びに前記シミュレーションモデルとして観測対象の航空機モデル及び気象モデルを提供して前記乱気流時間変化シミュレーション部から得たシミュレーション結果に基いて乱気流の減衰速度を決定する減衰パラメータを推定する減衰パラメータ推定部と、
前記減衰パラメータ、並びに前記シミュレーションモデルとして予測対象の航空機モデル及び気象モデルを提供して前記乱気流時間変化シミュレーション部から得たシミュレーション結果に基いて予測対象となる航空機の後方に生じる乱気流の寿命を予測する乱気流寿命予測部と
を有する
ことを特徴とする乱気流予測装置。
【請求項２】
前記乱気流予測部は、
前記推定された減衰パラメータの時間変化に基いて未来の減衰パラメータである予測減衰パラメータを求める減衰パラメータ予測部
をさらに有し、
前記乱気流寿命予測部は、前記予測減衰パラメータ、並びに前記シミュレーションモデルとして予測対象の航空機モデル及び気象モデルを提供して前記乱気流時間変化シミュレーション部から得たシミュレーション結果に基いて予測対象となる航空機の後方に生じる乱気流の寿命を予測する
ことを特徴とする請求項１記載の乱気流予測装置。
【請求項３】
前記減衰パラメータ推定部は、
前記減衰パラメータの初期値を設定する初期値設定部と、
前記乱気流観測部の信号処理部で得られた前記観測データに対して、前記乱気流時間変化シミュレーション部で得られた前記シミュレーション結果を当てはめ、両者が一致するように減衰パラメータを推定するフィッティング処理部と
を持つ
ことを特徴とする請求項１又は２記載の乱気流予測装置。
【請求項４】
前記信号処理部は、
前記受信信号から大気で散乱された電磁波のドップラ速度を算出するドップラ速度算出部と、
前記ドップラ速度の空間分布から乱気流を検出して前記観測データとして出力する乱気流検出処理部と
を持つ
ことを特徴とする請求項３記載の乱気流予測装置。
【請求項５】
前記信号処理部は、
前記受信信号から大気で散乱された電磁波のドップラ速度を算出するドップラ速度算出部と、
前記ドップラ速度の空間分布から乱気流を検出して前記観測データとして出力する乱気流検出処理部と、
前記ドップラ速度の空間分布から大気の擾乱度を算出する大気擾乱度算出部とを持つ
ことを特徴とする請求項３記載の乱気流予測装置。
【請求項６】
前記フィッティング処理部は、前記大気擾乱度算出部で算出された大気擾乱度を前記推定する減衰パラメータに含ませ、かつ前記大気擾乱度を大気擾乱度推定の初期値として利用する
ことを特徴とする請求項５記載の乱気流予測装置。
【請求項７】
前記信号処理部は、
前記受信信号から大気で散乱された電磁波のドップラ速度を算出するドップラ速度算出部と、
前記ドップラ速度の空間分布から乱気流を検出して前記観測データとして出力する乱気流検出処理部と、
前記ドップラ速度の空間分布から風速の空間変化率を表すシア係数を算出するシア係数算出部と
を持つ
ことを特徴とする請求項３記載の乱気流予測装置。
【請求項８】
前記フィッティング処理部は、前記シア係数算出部で算出されたシア係数を前記推定する減衰パラメータに含ませ、かつ前記シア係数をシア係数推定の初期値として利用する
ことを特徴とする請求項７記載の乱気流予測装置。
【請求項９】
観測対象となる航空機モデル及び気象モデルを入力する観測対象入力ステップと、
減衰パラメータの初期値を設定する初期値設定ステップと、
観測された乱気流強度の時間変化に、減衰パラメータを仮定することにより得られる乱気流モデルから算出された乱気流強度の時間変化を当てはめ、減衰パラメータを推定するフィッティング処理ステップと、
予測対象となる航空機モデル及び気象モデルを入力する予測対象入力ステップと、
前記推定された減衰パラメータを用いて乱気流強度の時間変化を算出するシミュレーションステップと、
前記シミュレーションステップで算出された乱気流強度の時間変化から乱気流の寿命を予測する乱気流寿命予測ステップと
を含むことを特徴とする乱気流予測方法。
【請求項１０】
観測対象となる航空機モデル及び気象モデルを入力する観測対象入力ステップと、
減衰パラメータの初期値を設定する初期値設定ステップと、
観測された乱気流強度の時間変化に、減衰パラメータを仮定することにより得られる乱気流モデルから算出された乱気流強度の時間変化を当てはめ、減衰パラメータを推定するフィッティング処理ステップと、
前記フィッティング処理ステップを所定の回数繰返したかどうかを判定する判定ステップと、
前記フィッティング処理ステップを所定の回数繰返していない場合に、前記初期値を変更して前記フィッティング処理ステップに戻る初期値変更ステップと、複数の初期値を用いてフィッティング処理の推定した減衰パラメータのうち、最適な減衰パラメータを選択する最適解選択ステップと、
予測対象となる航空機モデル及び気象モデルを入力する予測対象入力ステップと、
前記選択された減衰パラメータを用いて乱気流強度の時間変化を算出するシミュレーションステップと、
前記シミュレーションステップで算出された乱気流強度の時間変化から乱気流の寿命を予測する乱気流寿命予測ステップと
を含むことを特徴とする乱気流予測方法。
【請求項１１】
観測対象となる航空機モデル及び気象モデルを入力する観測対象入力ステップと、
減衰パラメータの初期値を設定する初期値設定ステップと、
観測された乱気流強度の時間変化に、減衰パラメータを仮定することにより得られる乱気流モデルから算出された乱気流強度の時間変化を当てはめ、減衰パラメータを推定するフィッティング処理ステップと、
前記推定された減衰パラメータの時間変化特性から未来の減衰パラメータを予測する減衰パラメータ予測ステップと、
予測対象となる航空機モデル及び気象モデルを入力する予測対象入力ステップと、
前記予測された減衰パラメータを用いて乱気流強度の時間変化を算出するシミュレーションステップと、
前記シミュレーションステップで算出された乱気流強度の時間変化から乱気流の寿命を予測する乱気流寿命予測ステップと
を含むことを特徴とする乱気流予測方法。
【請求項１２】
観測対象となる航空機モデル及び気象モデルを入力する観測対象入力ステップと、
減衰パラメータの初期値を設定する初期値設定ステップと、
観測された乱気流強度の時間変化に、減衰パラメータを仮定することにより得られる乱気流モデルから算出された乱気流強度の時間変化を当てはめ、減衰パラメータを推定するフィッティング処理ステップと、
前記フィッティング処理ステップを所定の回数繰返したかどうかを判定する判定ステップと、
前記フィッティング処理ステップを所定の回数繰返していない場合に、前記初期値を変更して前記フィッティング処理ステップに戻る初期値変更ステップと、複数の初期値を用いてフィッティング処理の推定した減衰パラメータのうち、最適な減衰パラメータを選択する最適解選択ステップと、
前記選択された減衰パラメータの時間変化特性から未来の減衰パラメータを予測する減衰パラメータ予測ステップと、
予測対象となる航空機モデル及び気象モデルを入力する予測対象入力ステップと、
前記予測された減衰パラメータを用いて乱気流強度の時間変化を算出するシミュレーションステップと、
前記シミュレーションステップで算出された乱気流強度の時間変化から乱気流の寿命を予測する乱気流寿命予測ステップと
を含むことを特徴とする乱気流予測方法。
【請求項１３】
現時点から近い過去に乱気流を観測した結果から推定した減衰パラメータの値を、フィッティング処理の初期値として用いる
ことを特徴とする請求項９又は１１記載の乱気流予測方法。
【請求項１４】
前記減衰パラメータに大気の粘性の大きさを表す係数を含む
ことを特徴とする請求項９から請求項１２までのいずれかに記載の乱気流予測方法。
【請求項１５】
前記減衰パラメータに大気擾乱の大きさを表すパラメータを含む
ことを特徴とする請求項９から請求項１２までのいずれかに記載の乱気流予測方法。
【請求項１６】
前記減衰パラメータに風速シアの大きさを表すパラメータを含む
ことを特徴とする請求項９から請求項１２までのいずれかに記載の乱気流予測方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、航空機の後方の発生する乱気流の寿命を予測する乱気流予測装置及び乱気流予測方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
近年、航空機利用者が増加し、大都市に近接する空港における航空機の離発着数を増加させることが望まれている。離発着数を増加させるための方策の一つとしては、新規に滑走路を増設する方法がある。しかし、滑走路の増設は、一般に容易なことではない。滑走路を増設せずに、離着陸数を増加させるには、既設の滑走路の利用率を上げなければならない。既設の滑走路の利用率を上げるには、安全を確保しつつ離発着の間隔を短くする必要がある。
【０００３】
従来、離着陸の時間間隔は、航空機の飛行に伴って主翼の後方に発生する乱気流が消失するのに十分な時間をとるように設定されている。しかし、もし乱気流が消滅する時間を正確に知ることができれば、安全性を確保したまま、離着陸の時間間隔のマージンを省くことにより、離着陸の間隔を狭めることが可能となる。これにより、滑走路当たり単位時間に滑走できる航空機の数を増加させることができる。
【０００４】
乱気流が消滅するまでの時間を正確に知るためには、後方乱気流を検出するセンサが必要となる。この乱気流検出センサとしては、例えば、文献「S. M. Hannon and J. A. Thomson, Aircraft wake vortex detection and measurement with pulsed solid-state coherent laser radar,  Journal of Modern Optics, vol.41, no.11, pp.2175-2196, 1994.」に紹介されているような、風速計測用レーザレーダ（以後、ドップラライダとも呼ぶ）がある。
【０００５】
従来の乱気流予測装置について図面を参照しながら説明する。図１１は、上述したような風速計測用レーザレーダを一般化した構成を示す図である。
【０００６】
図１１において、１１０は電磁波放射部、１２０は送受信部、１３０は信号処理部である。
【０００７】
図１２は、図１１の風速計測用レーザレーダの信号処理部の構成を示す図である。
【０００８】
図１２において、１３１はドップラ速度算出部、１３２は乱気流検出処理部である。
【０００９】
つぎに、従来の乱気流予測装置の動作について図面を参照しながら説明する。
【００１０】
送受信部１２０において、送信光パルスを生成する。この送信光パルスは、電磁波放射部１１０へと伝送される。この電磁波放射部１１０は、送信光パルスを空間へ放射する。電磁波放射部１１０は、例えば、送信光を空間へ放射する際に送信光を収束させる望遠鏡と、放射の方向を制御する反射鏡とから構成される。空間へ放射された送信光は、大気で反射される。その際、反射位置の風速に応じてドップラ効果が生じるため、大気による反射光の周波数はドップラ効果による偏移を受ける。
【００１１】
大気による反射光は、電磁波放射部１１０により受信され、送受信部１２０へ伝送される。この送受信部１２０は、受信信号に増幅、周波数変換などの処理を施した後に、信号処理部１３０へ受信信号を出力する。
【００１２】
信号処理部１３０内のドップラ速度算出部１３１は、入力した受信信号からそのドップラ周波数を算出し、それをターゲットのドップラ速度、すなわち大気の視線方向風速へと変換する。この視線方向風速は、距離−角度の２次元断面上で得られる。
【００１３】
次に、乱気流検出処理部１３２では、風速の空間分布に対して、例えば「大森、桐本、テンプレートマッチングを用いた航空機の後方乱気流の検出、信学技報ＳＡＮＥ９９−９、１９９９」に紹介されているようなテンプレートマッチングの手法により乱気流を検出する。
【００１４】
乱気流検出処理部１３２からは、乱気流検出結果として、乱気流の位置と強度が出力される。乱気流の強度としては、例えば乱気流の渦の周囲の風速分布を線積分した値である循環の値を出力することが考えられる。
【００１５】
以上では、乱気流をレーザレーダで観測する技術の例を示したが、雨や霧が存在する場合には、電波を使ったレーダによっても乱気流を観測することができる。
【００１６】
以上の説明は、乱気流を検出する装置についての従来技術である。しかし、航空機の離着陸間隔を設定するためには、乱気流を検出する装置だけではなく、乱気流の寿命を予測する装置も必要となる。
【００１７】
乱気流検出装置を利用して、実際にどのようにして航空機の離着陸間隔を設定するかという問題について、例えば米国においては、ＡＶＯＳＳ（Ａｉｒｃｒａｆｔ  ＶＯＲＴＥＸ  ＳＰＡＣＩＮＧ  ＳＹＳＴＥＭ）と呼ばれるシステムの研究開発が現在進められている。本システムでは、航空機の飛行計画を立てることを考慮して、未来に離着陸する航空機の通過によって生じる乱気流の寿命を知ることも必要となるとしている。
【００１８】
乱気流の寿命を予測するためには、乱気流が発生してから消滅するまでの時間変化を表現する乱気流モデルを知っていることが必要である。乱気流モデルについても、従来から研究開発が進められている。例えば、文献「F. H. Proctor,  The NASA-Langley wake vortex modelling effort in support of an operational aircraft spacing system,  Papers. American Institute of Aeronautics and Astronautics, AIAA-98-0589, 1998.」に紹介されているＬＥＳ（Large-Eddy Simulation）モデルのような、流体計算を数値モデル化することによって、乱気流の時間変化を計算機で算出する方法が従来から研究されている。
【００１９】
また、文献「G. C. Greene, An approximate model of vortex decay in the atmosphere, Journal of Aircraft, vol.23, no.7, pp.566-573, 1986.」、あるいは文献「A. Corjon and T. Poinsot, A model to define aircraft separations due to wake vortex encounter, AIAA Applied Aerodynamics Conference, vol.13, no.1, pp.117-124, 1995.」のように、乱気流を簡易なモデルによって、乱気流の減衰や移動といった時間変化を計算する手法も開発されている。
【００２０】
なお、後方乱気流の位置を予測して警報を発生させる技術の別の例として、特開平４−２４６８００号公報もある。ただし、この従来技術では、航空機の通過位置と背景の風向および風速から乱気流の流される位置を予測するのみであり、乱気流の減衰については特に考慮していない。また、乱気流そのものを観測するセンサを持っていないため、乱気流位置の予測精度を高めることができないという問題がある。
【００２１】
【発明が解決しようとする課題】
このように、乱気流の寿命を予測するための乱気流モデルの開発は多く行われている。しかし、実際には、これらの乱気流モデルが実用的な離着陸間隔設定システムの一部に組込まれるまでには至っていない。その理由の一つは、モデルの精度が十分でないということが挙げられる。モデルの精度が十分でないということについては、モデル化の問題だけでなく、モデルに用いるパラメータの精度が十分でないことも考えられる。例えば、ＧｒｅｅｎｅおよびＣｏｒｊｏｎのモデルでは、乱気流の減衰速度を決める因子（以後、減衰パラメータと呼ぶ）の中に、背景大気の粘性や擾乱度などのパラメータがある。これらのパラメータは、直接計測することは必ずしも容易ではない。そのため、乱気流予測の際に設定する減衰パラメータの精度が十分でないことが、乱気流予測の精度を劣化させる要因となりうる。
【００２２】
そのようなことから、乱気流モデルから寿命を予測するだけでなく、風速計測用レーザレーダのような乱気流検出装置によって乱気流を観測した結果をもとに、予測した乱気流寿命を修正することが必要であると考えられている。しかし、乱気流検出用センサによる乱気流観測結果を、乱気流寿命予測の精度向上に利用する方法について、これまで具体化されたものはなかった。
【００２３】
この発明は、前述した問題点を解決するためになされたもので、センサによる乱気流の観測結果を乱気流寿命予測にフィードバックさせることにより、高い乱気流予測精度を実現することができる乱気流予測装置及び乱気流予測方法を得ることを目的とする。
【００２４】
【課題を解決するための手段】
この発明の請求項１に係る乱気流予測装置は、航空機の後方に生じる乱気流を観測して乱気流の位置及び強度を観測データとして出力する乱気流観測部と、前記観測データに基いて予測対象となる航空機の後方に発生する乱気流の寿命を予測する乱気流予測部とを備え、前記乱気流観測部は、電磁波を大気中に放射するとともに、大気で散乱された電磁波を入力する電磁波放射部と、前記電磁波放射部へ生成した電磁波を出力するとともに、前記電磁波放射部から大気で散乱された電磁波を入力して周波数変換を施すことにより受信信号を生成する送受信部と、前記受信信号に信号処理を施して前記観測データを出力する信号処理部とを有し、前記乱気流予測部は、シミュレーションモデルに基いて乱気流の位置及び強度の時間変化を算出する乱気流時間変化シミュレーション部と、前記観測データ、並びに前記シミュレーションモデルとして観測対象の航空機モデル及び気象モデルを提供して前記乱気流時間変化シミュレーション部から得たシミュレーション結果に基いて乱気流の減衰速度を決定する減衰パラメータを推定する減衰パラメータ推定部と、前記減衰パラメータ、並びに前記シミュレーションモデルとして予測対象の航空機モデル及び気象モデルを提供して前記乱気流時間変化シミュレーション部から得たシミュレーション結果に基いて予測対象となる航空機の後方に生じる乱気流の寿命を予測する乱気流寿命予測部とを有するものである。
【００２５】
この発明の請求項２に係る乱気流予測装置は、前記乱気流予測部が、前記推定された減衰パラメータの時間変化に基いて未来の減衰パラメータである予測減衰パラメータを求める減衰パラメータ予測部をさらに有し、前記乱気流寿命予測部は、前記予測減衰パラメータ、並びに前記シミュレーションモデルとして予測対象の航空機モデル及び気象モデルを提供して前記乱気流時間変化シミュレーション部から得たシミュレーション結果に基いて予測対象となる航空機の後方に生じる乱気流の寿命を予測するものである。
【００２６】
この発明の請求項３に係る乱気流予測装置は、前記減衰パラメータ推定部が、前記減衰パラメータの初期値を設定する初期値設定部と、前記乱気流観測部の信号処理部で得られた前記観測データに対して、前記乱気流時間変化シミュレーション部で得られた前記シミュレーション結果を当てはめ、両者が一致するように減衰パラメータを推定するフィッティング処理部とを持つものである。
【００２７】
この発明の請求項４に係る乱気流予測装置は、前記信号処理部が、前記受信信号から大気で散乱された電磁波のドップラ速度を算出するドップラ速度算出部と、前記ドップラ速度の空間分布から乱気流を検出して前記観測データとして出力する乱気流検出処理部とを持つものである。
【００２８】
この発明の請求項５に係る乱気流予測装置は、前記信号処理部が、前記受信信号から大気で散乱された電磁波のドップラ速度を算出するドップラ速度算出部と、前記ドップラ速度の空間分布から乱気流を検出して前記観測データとして出力する乱気流検出処理部と、前記ドップラ速度の空間分布から大気の擾乱度を算出する大気擾乱度算出部とを持つものである。
【００２９】
この発明の請求項６に係る乱気流予測装置は、前記フィッティング処理部が、前記大気擾乱度算出部で算出された大気擾乱度を前記推定する減衰パラメータに含ませ、かつ前記大気擾乱度を大気擾乱度推定の初期値として利用するものである。
【００３０】
この発明の請求項７に係る乱気流予測装置は、前記信号処理部が、前記受信信号から大気で散乱された電磁波のドップラ速度を算出するドップラ速度算出部と、前記ドップラ速度の空間分布から乱気流を検出して前記観測データとして出力する乱気流検出処理部と、前記ドップラ速度の空間分布から風速の空間変化率を表すシア係数を算出するシア係数算出部とを持つものである。
【００３１】
この発明の請求項８に係る乱気流予測装置は、前記フィッティング処理部が、前記シア係数算出部で算出されたシア係数を前記推定する減衰パラメータに含ませ、かつ前記シア係数をシア係数推定の初期値として利用するものである。
【００３２】
この発明の請求項９に係る乱気流予測方法は、観測対象となる航空機モデル及び気象モデルを入力する観測対象入力ステップと、減衰パラメータの初期値を設定する初期値設定ステップと、観測された乱気流強度の時間変化に、減衰パラメータを仮定することにより得られる乱気流モデルから算出された乱気流強度の時間変化を当てはめ、減衰パラメータを推定するフィッティング処理ステップと、予測対象となる航空機モデル及び気象モデルを入力する予測対象入力ステップと、前記推定された減衰パラメータを用いて乱気流強度の時間変化を算出するシミュレーションステップと、前記シミュレーションステップで算出された乱気流強度の時間変化から乱気流の寿命を予測する乱気流寿命予測ステップとを含むものである。
【００３３】
この発明の請求項１０に係る乱気流予測方法は、観測対象となる航空機モデル及び気象モデルを入力する観測対象入力ステップと、減衰パラメータの初期値を設定する初期値設定ステップと、観測された乱気流強度の時間変化に、減衰パラメータを仮定することにより得られる乱気流モデルから算出された乱気流強度の時間変化を当てはめ、減衰パラメータを推定するフィッティング処理ステップと、前記フィッティング処理ステップを所定の回数繰返したかどうかを判定する判定ステップと、前記フィッティング処理ステップを所定の回数繰返していない場合に、前記初期値を変更して前記フィッティング処理ステップに戻る初期値変更ステップと、複数の初期値を用いてフィッティング処理の推定した減衰パラメータのうち、最適な減衰パラメータを選択する最適解選択ステップと、予測対象となる航空機モデル及び気象モデルを入力する予測対象入力ステップと、前記選択された減衰パラメータを用いて乱気流強度の時間変化を算出するシミュレーションステップと、前記シミュレーションステップで算出された乱気流強度の時間変化から乱気流の寿命を予測する乱気流寿命予測ステップとを含むものである。
【００３４】
この発明の請求項１１に係る乱気流予測方法は、観測対象となる航空機モデル及び気象モデルを入力する観測対象入力ステップと、減衰パラメータの初期値を設定する初期値設定ステップと、観測された乱気流強度の時間変化に、減衰パラメータを仮定することにより得られる乱気流モデルから算出された乱気流強度の時間変化を当てはめ、減衰パラメータを推定するフィッティング処理ステップと、前記推定された減衰パラメータの時間変化特性から未来の減衰パラメータを予測する減衰パラメータ予測ステップと、予測対象となる航空機モデル及び気象モデルを入力する予測対象入力ステップと、前記予測された減衰パラメータを用いて乱気流強度の時間変化を算出するシミュレーションステップと、前記シミュレーションステップで算出された乱気流強度の時間変化から乱気流の寿命を予測する乱気流寿命予測ステップとを含むものである。
【００３５】
この発明の請求項１２に係る乱気流予測方法は、観測対象となる航空機モデル及び気象モデルを入力する観測対象入力ステップと、減衰パラメータの初期値を設定する初期値設定ステップと、観測された乱気流強度の時間変化に、減衰パラメータを仮定することにより得られる乱気流モデルから算出された乱気流強度の時間変化を当てはめ、減衰パラメータを推定するフィッティング処理ステップと、前記フィッティング処理ステップを所定の回数繰返したかどうかを判定する判定ステップと、前記フィッティング処理ステップを所定の回数繰返していない場合に、前記初期値を変更して前記フィッティング処理ステップに戻る初期値変更ステップと、複数の初期値を用いてフィッティング処理の推定した減衰パラメータのうち、最適な減衰パラメータを選択する最適解選択ステップと、前記選択された減衰パラメータの時間変化特性から未来の減衰パラメータを予測する減衰パラメータ予測ステップと、予測対象となる航空機モデル及び気象モデルを入力する予測対象入力ステップと、前記予測された減衰パラメータを用いて乱気流強度の時間変化を算出するシミュレーションステップと、前記シミュレーションステップで算出された乱気流強度の時間変化から乱気流の寿命を予測する乱気流寿命予測ステップとを含むものである。
【００３６】
この発明の請求項１３に係る乱気流予測方法は、現時点から近い過去に乱気流を観測した結果から推定した減衰パラメータの値を、フィッティング処理の初期値として用いるものである。
【００３７】
この発明の請求項１４に係る乱気流予測方法は、前記減衰パラメータに大気の粘性の大きさを表す係数を含むものである。
【００３８】
この発明の請求項１５に係る乱気流予測方法は、前記減衰パラメータに大気擾乱の大きさを表すパラメータを含むものである。
【００３９】
この発明の請求項１６に係る乱気流予測方法は、前記減衰パラメータに風速シアの大きさを表すパラメータを含むものである。
【００４０】
【発明の実施の形態】
実施の形態１．
この発明の実施の形態１に係る乱気流予測装置について図面を参照しながら説明する。図１は、この発明の実施の形態１に係る乱気流予測装置の全体構成を示す図である。なお、各図中、同一符号は同一又は相当部分を示す。
【００４１】
図１において、１００は乱気流観測部、２００は乱気流予測部である。
【００４２】
また、図２は、この発明の実施の形態１に係る乱気流予測装置の乱気流予測部の構成を示す図である。なお、乱気流観測部の構成は、図１１及び図１２に示す従来の乱気流予測装置と同様である。
【００４３】
図２において、２１０は減衰パラメータ推定部、２２０は乱気流寿命予測部、２３０は乱気流時間変化シミュレーション部である。また、２１１は初期値設定部、２１２はフィッティング処理部である。
【００４４】
つぎに、この実施の形態１に係る乱気流予測装置の動作について図面を参照しながら説明する。
【００４５】
乱気流観測部１００では、ドップラライダやドップラレーダなどのセンサを用いて航空機の後方に生じる乱気流を観測し、乱気流観測データを出力する。この乱気流観測データは、乱気流の位置と強度の時系列データからなる。
【００４６】
次に、乱気流予測部２００は、乱気流観測部１００で得られた乱気流観測データ、観測対象航空機モデル、及び気象モデルから、乱気流の減衰の速度を決める大気パラメータ（以後、減衰パラメータと呼ぶ）を推定し、その減衰パラメータ、予測対象航空機モデル、及び気象モデルから、予測対象となる航空機の後方に生じる乱気流の寿命を算出し、それを出力する。
【００４７】
ここで、「観測対象航空機」とは、乱気流観測部１００が観測した乱気流の発生源となった航空機のことを意味する。また、「観測対象航空機モデル」とは、観測対象となる航空機の翼長、重量、飛行速度などの、発生させる乱気流の強度を決めるパラメータの集合で表現される航空機モデルを意味する。
【００４８】
一方、「予測対象航空機」とは、乱気流予測部２００において寿命予測の対象となる乱気流を発生させる、未来に飛行する航空機のことを意味する。そして、「予測対象航空機モデル」とは、予測対象航空機の翼長、重量、飛行速度などの、予測対象航空機の後方に生じる乱気流の初期強度を決めるパラメータの集合で表現される航空機モデルを意味する。
【００４９】
乱気流観測部１００は、従来からある風速計測用レーザレーダを用いれば良い。その構成は、前述の図１１のようなもので良い。また、乱気流検出装置をドップラレーダにより実現しても良く、その場合は、送受信部１２０では送信光の代わりに送信電波が生成され、電磁波放射部１１０から空間に放射される。この電磁波放射部１１０としてアンテナが用いられる。その他は、ドップラライダの場合と同じである。
【００５０】
乱気流予測部２００内の減衰パラメータ推定部２１０は、乱気流観測部１００で得られた乱気流検出結果、すなわち乱気流位置と強度の観測データを入力する。さらに観測された乱気流の発生源となる航空機パラメータ（モデル）と気象パラメータ（モデル）を外部から入力する。これらの入力データを用いて推定された減衰パラメータを乱気流寿命予測部２２０へ出力する。
【００５１】
次に、乱気流寿命予測部２２０では、減衰パラメータ推定部２１０で推定された減衰パラメータと、外部から入力される予測対象の航空機パラメータ（モデル）と気象パラメータ（モデル）を入力し、乱気流時間変化シミュレーション部２３０を用いて、予測対象航空機の乱気流の時間変化を算出する。算出された乱気流強度の時間変化において、予め定められた乱気流強度の基準を下回ったときに乱気流が消滅したとみなし、乱気流の寿命を算出する。この算出された乱気流の寿命は、乱気流寿命予測部２２０つまり乱気流予測部２００から出力される。
【００５２】
図３は、本発明の原理を示す図である。
【００５３】
この図に示すように、過去に観測された乱気流のデータから減衰パラメータを推定し、未来に離着陸する後続の航空機が発生する乱気流の減衰の様子を予測し、そこから予測寿命を算出するというのが、本発明の要点である。なお、出力された乱気流寿命は、航空管制システムが利用することになるが、その利用の仕方については、本発明の範囲外である。
【００５４】
乱気流時間変化シミュレーション部２３０では、減衰パラメータ推定部２１０、または乱気流寿命予測部２２０からシミュレーションモデルパラメータを入力し、乱気流の位置と強度の時間変化（以後、乱気流時系列とも呼ぶ）を算出（シミュレーション）し、その算出結果（シミュレーション結果）を指示の発生元である減衰パラメータ推定部２１０、または乱気流寿命予測部２２０へ出力する。
【００５５】
具体的なシミュレーションの方法については、例えば、従来から開発されているＬＥＳモデルによるシミュレーションを用いてもよいし、あるいは、ＧｒｅｅｎｅおよびＣｏｒｊｏｎの簡易モデルによるシミュレーションを実行しても良い。
【００５６】
減衰パラメータ推定部２１０が推定する減衰パラメータとして、１つは大気粘性を表すパラメータが考えられる。Ｃｏｒｊｏｎの文献ではＣＤで表されている量である。また、大気の擾乱度を表すパラメータｑも減衰パラメータ推定部２１０で推定するパラメータとなる。その他に、減衰パラメータとして、背景大気の風速の空間変化率、すなわち風速シアの大きさを減衰パラメータ推定部２１０で推定する減衰パラメータに含めてもよい。
【００５７】
つづいて、減衰パラメータ推定部２１０の詳細な構成と動作を説明する。
【００５８】
減衰パラメータ推定部２１０は、図２に示すように、初期値設定部２１１とフィッティング処理部２１２から構成される。
【００５９】
フィッティング処理部２１２は、乱気流観測部１００で得られた乱気流の位置および強度のデータに対して、乱気流時間変化シミュレーション部２３０の算出する乱気流位置および強度のデータを当てはめ、両者が一致するように減衰パラメータを推定する。
【００６０】
当てはめについては、例えば、ガウスニュートン法などの最小二乗法の一般的な手法を用いればよい。この最小二乗法を用いる場合、まず乱気流の位置と強度に関するパラメータ、例えば乱気流の水平位置座標、垂直位置座標、循環のそれぞれについて、両者の差の二乗を計算する。そして、計算された差の二乗の全てを加算したものである残差二乗和が最小となるような減衰パラメータが、正しい減衰パラメータであると推定する。
【００６１】
ただし、この最小二乗法は非線形最小二乗法となるため、反復改良により推定する解を求めることになる。反復改良によって解を求める場合には、予め適切な初期値を用意する必要がある。その初期値が初期値設定部２１１で設定される。なお、残差二乗和の算出において、乱気流の位置については考慮せず、乱気流の強度のみについて残差二乗和を計算するようにしても良い。
【００６２】
図４は、この発明の実施の形態１に係る乱気流予測装置の乱気流予測部の動作、つまり乱気流予測方法を示すフローチャートである。
【００６３】
ステップ３１０において、フィッティング処理部２１２により、観測対象となる航空機のモデルと気象モデルを入力する。
【００６４】
次に、ステップ３２０において、初期値設定部２１１により、減衰パラメータの初期値設定を行う。
【００６５】
次に、ステップ３３０において、フィッティング処理部２１２により、乱気流時間変化シミュレーション部２３０によって乱気流モデル（観測対象となる航空機のモデルと気象モデルを含むシミュレーションモデル）から算出される乱気流時系列を、観測された乱気流時系列にフィッティングすることにより、減衰パラメータを推定する。
【００６６】
次に、ステップ３４０において、乱気流寿命予測部２２０により、予測対象の航空機モデルと気象モデルを入力する。
【００６７】
次に、ステップ３５０において、乱気流時間変化シミュレーション部２３０により、ステップ３３０で推定された減衰パラメータと、ステップ３４０で入力した予測対象の航空機モデルおよび気象モデル（シミュレーションモデル）をもとに、乱気流時間変化シミュレーションを実行することにより、予測対象航空機の乱気流時系列を算出する。
【００６８】
そして、ステップ３６０において、乱気流寿命予測部２２０により、ステップ３５０で算出された乱気流時系列から、予測対象となる乱気流の寿命を求める。
【００６９】
初期値設定部２１１における初期値設定方法としては、減衰パラメータの時間変化が緩やかであるとみなせる場合には、最後に減衰パラメータを推定した際に得られた減衰パラメータの推定結果を、そのまま初期値として採用すれば良い。換言すると、現時点から近い過去に乱気流を観測した結果から推定した減衰パラメータの値を、フィッティング処理の初期値として用いる。
【００７０】
減衰パラメータの時間変化が大きい場合、または、前回の減衰パラメータ推定から長時間が経過した場合には、各減衰パラメータが取りうる値の範囲で、複数の組合せの初期値によって最小二乗法によるフィッティングを実行し、残差の最も小さくなる場合を正しい推定結果としても良い。
【００７１】
図５は、この発明の実施の形態１に係る乱気流予測装置の乱気流予測部の別の動作、つまり複数の組合せの初期値を用いてフィッティングを行う場合の乱気流予測方法を示すフローチャートである。
【００７２】
ステップ４４０において、フィッティング処理部２１２により、異なる初期値を用いたステップ４３０によるフィッティングが所定の回数繰返されたかどうかを確認する。
【００７３】
ステップ４５０において、所定の回数繰返されない場合には、初期値を変更する。
【００７４】
ステップ４６０において、異なる初期値を用いたステップ４３０によるフィッティングの実行結果のうち、最適なフィッティングを行った場合を選定する。
【００７５】
上記以外のステップ４１０〜４３０、及び４７０〜４９０は、図４のステップ３１０〜３３０、及び３４０〜３６０と同じである。
【００７６】
図５のフローの場合、フィッティングによる減衰パラメータの推定は、複数通りの初期値を用いて行われる。所定回数の繰り返しが完了していない間は、ステップ４４０からステップ４５０へ分岐する。このステップ４５０では、初期値の組合わせを異なるものに変更し、ステップ４３０に戻る。
【００７７】
ステップ４３０、４４０、４５０の処理が所定回数だけ繰返されると、ステップ４４０からステップ４６０へ分岐する。このステップ４６０では、ステップ４３０での異なる初期値を用いた減衰パラメータ推定において、フィッティングの残差が最も小さい場合に、最適解が得られたと判断し、その場合の減衰パラメータを最終的な解として選択する。選択された減衰パラメータは、ステップ４８０での乱気流時間変化シミュレーションに用いられる。
【００７８】
図５のフローに示す乱気流予測方法によれば、フィッティング処理を複数回実行する必要があるため、図４に示すフローの方法よりも多くの演算時間を必要とするが、減衰パラメータの時間変化が大きい場合にも、正確な減衰パラメータ推定が可能となるため、乱気流予測の精度も高くなる。
【００７９】
実施の形態２．
この発明の実施の形態２に係る乱気流予測装置について図面を参照しながら説明する。図６は、この発明の実施の形態２に係る乱気流予測装置の乱気流予測部の構成を示す図である。
【００８０】
図６において、２４０は乱気流予測部２００Ａ内の減衰パラメータ予測部である。その他の構成については、上記実施の形態１のものと同じである。
【００８１】
上記の実施の形態１では、減衰パラメータ推定部２１０で算出した減衰パラメータを、そのまま乱気流寿命予測部２２０で用いていた。しかし、減衰パラメータの時間変化率が大きい場合、観測対象航空機の乱気流を観測した時刻と予測対象航空機が通過した時刻では、減衰パラメータが異なっている可能性がある。本実施の形態２では、減衰パラメータの時間変化を考慮して、減衰パラメータの予測値を用いて乱気流寿命を予測する。
【００８２】
つぎに、この実施の形態２に係る乱気流予測装置の動作について図面を参照しながら説明する。
【００８３】
乱気流予測部２００Ａ内の減衰パラメータ推定部２１０、乱気流寿命予測部２２０、及び乱気流時間変化シミュレーション部２３０の個々の動作については、上記実施の形態１の乱気流予測部２００と同じである。ただし、減衰パラメータ推定部２１０から出力される減衰パラメータをそのまま乱気流寿命予測部２２０に渡すのではなく、減衰パラメータ予測部２４０を通して予測減衰パラメータにしてから、乱気流寿命予測部２２０に渡す点が、上記実施の形態１と異なる点となる。
【００８４】
減衰パラメータ予測部２４０では、減衰パラメータ推定部２１０から出力された減衰パラメータの時間変化の傾向から、予測対象航空機の通過する時刻の減衰パラメータの予測値を算出する。具体的には、減衰パラメータの時間変化を外挿することにより、予測減衰パラメータを求める。外挿の方法としては、例えば線形外挿を行ってもよいし、あるいは減衰パラメータの時間変化を多項式近似することにより、曲線外挿を行っても良い。
【００８５】
図７は、この発明の実施の形態２に係る乱気流予測装置の乱気流予測部の動作、つまり乱気流検出方法を示すフローチャートである。
【００８６】
ステップ５４０において、減衰パラメータ予測部２４０により、減衰パラメータの予測値を算出する。
【００８７】
ステップ５６０において、乱気流時間変化シミュレーション部２３０により、予測された減衰パラメータを用いて乱気流時間変化シミュレーションを行う。他のステップ５１０〜５３０、並びにステップ５５０及び５７０については、前述した図４のステップ３１０〜３３０、並びにステップ３４０及び３６０と同じである。
【００８８】
図７に示す乱気流検出方法において、ステップ５３０までは図４に示した乱気流検出方法のフローと同じである。ただし、ステップ５３０の次のステップであるステップ５４０において、ステップ５３０で推定された減衰パラメータを用いて、減衰パラメータの予測値を算出する。この減衰パラメータ予測値の算出は、ステップ５３０で推定された減衰パラメータの時間変化を外挿することにより行う。予測された減衰パラメータは、ステップ５６０における乱気流時間変化シミュレーションで用いられる。その他のステップについては、前述したように図４に示した乱気流検出方法のフローと同じである。
【００８９】
図８は、この発明の実施の形態２に係る乱気流予測装置の乱気流予測部の別の動作、つまり複数の組合せの初期値を用いてフィッティングを行う場合の乱気流予測方法を示すフローチャートである。
【００９０】
図８のフローは、複数通りの初期値の組合せを用いて減衰パラメータを予測する点で、上記実施の形態１の図５の乱気流検出方法のフローと同じである。
【００９１】
図５のフローに、減衰パラメータの予測値を算出するステップ６６０を加え、ステップ４８０の代わりに、ステップ６８０において、予測された減衰パラメータを用いた乱気流時間変化シミュレーションを行うようにしている。
【００９２】
本実施の形態２によれば、減衰パラメータの時間変化率が大きい場合にも、乱気流寿命の予測精度を維持することが可能となる。
【００９３】
実施の形態３．
この発明の実施の形態３に係る乱気流予測装置について図面を参照しながら説明する。図９は、この発明の実施の形態３に係る乱気流予測装置の信号処理部の構成を示す図である。
【００９４】
図９において、１３３は大気擾乱度算出部である。その他の構成については、前述した図１２のものと同じである。
【００９５】
本実施の形態３の乱気流予測装置の全体構成は図１に示したものと同じである。乱気流観測部１００の内部にある信号処理部１３０Ａの構成が異なるだけである。
【００９６】
前述の各実施の形態では、背景大気の擾乱の度合いを表すパラメータｑについては、レーザレーダによる計測の対象ではなかった。しかし、パラメータｑは、背景大気の風速の擾乱成分の自乗平均平方根を表すものであるため、背景大気のドップラー速度計測結果から算出することも可能である。ここでは、パラメータｑをレーザレーダで計測する場合について説明する。
【００９７】
図９に示す信号処理部１３０Ａ内の大気擾乱度算出部１３３では、ドップラ速度算出部１３１で算出されたドップラ速度の空間分布のうち、乱気流の存在しない部分のみを利用して、ドップラ速度の標準偏差を算出して、その値をパラメータｑとする。大気の擾乱が大きいほど、様々な風速成分が存在するため、パラメータｑの値は大きくなる。
【００９８】
この場合、乱気流とは異なる位置における大気の擾乱度を用いることになるが、大気の性質が空間的に一様であるとみなせる場合には、パラメータｑをフィッティングのパラメータから除くことができる。
【００９９】
レーザレーダの観測データから算出されたパラメータｑについては、２通りの使用方法が考えられる。
【０１００】
１つは、大気擾乱度算出部１３３で算出されたパラメータｑをそのまま乱気流寿命予測部２２０で用いる方法である。この場合、減衰パラメータ推定部２１０では、ｑはフィッティングで推定されるパラメータとならない。よってフィッティングのパラメータ数を減らすことができるため、フィッティングに要する演算量を削減することができるという効果が得られる。
【０１０１】
ただし、大気擾乱度算出部１３３で算出されるパラメータｑの値は、乱気流の存在する空間位置とは異なる領域で算出されたものであること、乱気流観測部１００で大気を観測する際の空間分解能が、擾乱度を測定するのに必ずしも十分高くないことから、このパラメータｑは高い精度で得られないこともありうる。そこで、大気擾乱度算出部１３３で算出されたパラメータｑの値を初期値として、フィッティング処理部２１２でパラメータｑの値を修正するような方法も考えられる。これによれば、減衰パラメータｑの精度が向上するため、乱気流寿命予測部２２０での予測精度も向上するという効果が得られる。
【０１０２】
実施の形態４．
この発明の実施の形態４に係る乱気流予測装置について図面を参照しながら説明する。図１０は、この発明の実施の形態４に係る乱気流予測装置の信号処理部の構成を示す図である。
【０１０３】
図１０において、１３４はシア係数算出部である。その他の構成については、前述した図１２のものと同じである。
【０１０４】
本実施の形態４の乱気流予測装置の全体構成は図１に示したものと同じである。乱気流観測部１００の内部にある信号処理部１３０Ｂの構成が異なるだけである。
【０１０５】
この実施の形態４では、シア係数をレーザレーダで計測する。
【０１０６】
図１０に示すシア係数算出部１３４では、ドップラ速度算出部１３１で算出されたドップラ速度の空間分布のうち、乱気流の存在しない部分のみを利用して、ドップラ速度の高度方向の風速変化率をシア係数として算出する。
【０１０７】
レーザレーダの観測データから算出されたシア係数については、２通りの使用方法が考えられる。
【０１０８】
１つは、シア係数算出部１３４で算出されたシア係数をそのまま乱気流寿命予測部２２０で用いる方法である。この場合、減衰パラメータ推定部２１０では、シアはフィッティングで推定されるパラメータとならない。よってフィッティングのパラメータ数を減らすことができるため、フィッティングに要する演算量を削減することができるという効果が得られる。
【０１０９】
ただし、シア係数算出部１３４で算出されるシア係数の値は、乱気流の存在する空間位置とは異なる領域で算出されたものであることから、このシア係数は高い精度で得られないこともありうる。そこで、シア係数算出部１３４で算出されたシア係数の値を初期値として、フィッティング処理部２１２でシア係数の値を修正するような方法も考えられる。これによれば、シア係数の推定精度が向上するため、乱気流寿命予測部２２０での予測精度も向上するという効果が得られる。
【０１１０】
【発明の効果】
この発明の請求項１に係る乱気流予測装置は、以上説明したとおり、航空機の後方に生じる乱気流を観測して乱気流の位置及び強度を観測データとして出力する乱気流観測部と、前記観測データに基いて予測対象となる航空機の後方に発生する乱気流の寿命を予測する乱気流予測部とを備え、前記乱気流観測部は、電磁波を大気中に放射するとともに、大気で散乱された電磁波を入力する電磁波放射部と、前記電磁波放射部へ生成した電磁波を出力するとともに、前記電磁波放射部から大気で散乱された電磁波を入力して周波数変換を施すことにより受信信号を生成する送受信部と、前記受信信号に信号処理を施して前記観測データを出力する信号処理部とを有し、前記乱気流予測部は、シミュレーションモデルに基いて乱気流の位置及び強度の時間変化を算出する乱気流時間変化シミュレーション部と、前記観測データ、並びに前記シミュレーションモデルとして観測対象の航空機モデル及び気象モデルを提供して前記乱気流時間変化シミュレーション部から得たシミュレーション結果に基いて乱気流の減衰速度を決定する減衰パラメータを推定する減衰パラメータ推定部と、前記減衰パラメータ、並びに前記シミュレーションモデルとして予測対象の航空機モデル及び気象モデルを提供して前記乱気流時間変化シミュレーション部から得たシミュレーション結果に基いて予測対象となる航空機の後方に生じる乱気流の寿命を予測する乱気流寿命予測部とを有するので、乱気流寿命予測を高い精度で行うことができるという効果を奏する。
【０１１１】
この発明の請求項２に係る乱気流予測装置は、以上説明したとおり、前記乱気流予測部が、前記推定された減衰パラメータの時間変化に基いて未来の減衰パラメータである予測減衰パラメータを求める減衰パラメータ予測部をさらに有し、前記乱気流寿命予測部は、前記予測減衰パラメータ、並びに前記シミュレーションモデルとして予測対象の航空機モデル及び気象モデルを提供して前記乱気流時間変化シミュレーション部から得たシミュレーション結果に基いて予測対象となる航空機の後方に生じる乱気流の寿命を予測するので、減衰パラメータの時間変化率が大きいような気象条件においても、乱気流予測精度を維持することができるという効果を奏する。
【０１１２】
この発明の請求項３に係る乱気流予測装置は、以上説明したとおり、前記減衰パラメータ推定部が、前記減衰パラメータの初期値を設定する初期値設定部と、前記乱気流観測部の信号処理部で得られた前記観測データに対して、前記乱気流時間変化シミュレーション部で得られた前記シミュレーション結果を当てはめ、両者が一致するように減衰パラメータを推定するフィッティング処理部とを持つので、乱気流寿命予測を高い精度で行うことができるという効果を奏する。
【０１１３】
この発明の請求項４に係る乱気流予測装置は、以上説明したとおり、前記信号処理部が、前記受信信号から大気で散乱された電磁波のドップラ速度を算出するドップラ速度算出部と、前記ドップラ速度の空間分布から乱気流を検出して前記観測データとして出力する乱気流検出処理部とを持つので、乱気流寿命予測を高い精度で行うことができるという効果を奏する。
【０１１４】
この発明の請求項５に係る乱気流予測装置は、以上説明したとおり、前記信号処理部が、前記受信信号から大気で散乱された電磁波のドップラ速度を算出するドップラ速度算出部と、前記ドップラ速度の空間分布から乱気流を検出して前記観測データとして出力する乱気流検出処理部と、前記ドップラ速度の空間分布から大気の擾乱度を算出する大気擾乱度算出部とを持つので、初期値として利用する大気擾乱度の概算値が分からない場合にも、正しく乱気流寿命を予測することが可能となるという効果を奏する。
【０１１５】
この発明の請求項６に係る乱気流予測装置は、以上説明したとおり、前記フィッティング処理部が、前記大気擾乱度算出部で算出された大気擾乱度を前記推定する減衰パラメータに含ませ、かつ前記大気擾乱度を大気擾乱度推定の初期値として利用するので、より高い精度で乱気流寿命予測を行うことができるという効果を奏する。
【０１１６】
この発明の請求項７に係る乱気流予測装置は、以上説明したとおり、前記信号処理部が、前記受信信号から大気で散乱された電磁波のドップラ速度を算出するドップラ速度算出部と、前記ドップラ速度の空間分布から乱気流を検出して前記観測データとして出力する乱気流検出処理部と、前記ドップラ速度の空間分布から風速の空間変化率を表すシア係数を算出するシア係数算出部とを持つので、初期値として利用するシア係数の概算値が分からない場合にも、正しく乱気流寿命を予測することが可能となるという効果を奏する。
【０１１７】
この発明の請求項８に係る乱気流予測装置は、以上説明したとおり、前記フィッティング処理部が、前記シア係数算出部で算出されたシア係数を前記推定する減衰パラメータに含ませ、かつ前記シア係数をシア係数推定の初期値として利用するので、より高い精度で乱気流寿命予測を行うことができるという効果を奏する。
【０１１８】
この発明の請求項９に係る乱気流予測方法は、以上説明したとおり、観測対象となる航空機モデル及び気象モデルを入力する観測対象入力ステップと、減衰パラメータの初期値を設定する初期値設定ステップと、観測された乱気流強度の時間変化に、減衰パラメータを仮定することにより得られる乱気流モデルから算出された乱気流強度の時間変化を当てはめ、減衰パラメータを推定するフィッティング処理ステップと、予測対象となる航空機モデル及び気象モデルを入力する予測対象入力ステップと、前記推定された減衰パラメータを用いて乱気流強度の時間変化を算出するシミュレーションステップと、前記シミュレーションステップで算出された乱気流強度の時間変化から乱気流の寿命を予測する乱気流寿命予測ステップとを含むので、乱気流寿命予測を高い精度で行うことができるという効果を奏する。
【０１１９】
この発明の請求項１０に係る乱気流予測方法は、以上説明したとおり、観測対象となる航空機モデル及び気象モデルを入力する観測対象入力ステップと、減衰パラメータの初期値を設定する初期値設定ステップと、観測された乱気流強度の時間変化に、減衰パラメータを仮定することにより得られる乱気流モデルから算出された乱気流強度の時間変化を当てはめ、減衰パラメータを推定するフィッティング処理ステップと、前記フィッティング処理ステップを所定の回数繰返したかどうかを判定する判定ステップと、前記フィッティング処理ステップを所定の回数繰返していない場合に、前記初期値を変更して前記フィッティング処理ステップに戻る初期値変更ステップと、複数の初期値を用いてフィッティング処理の推定した減衰パラメータのうち、最適な減衰パラメータを選択する最適解選択ステップと、予測対象となる航空機モデル及び気象モデルを入力する予測対象入力ステップと、前記選択された減衰パラメータを用いて乱気流強度の時間変化を算出するシミュレーションステップと、前記シミュレーションステップで算出された乱気流強度の時間変化から乱気流の寿命を予測する乱気流寿命予測ステップとを含むので、減衰パラメータの時間変換率が大きい場合など、適切な減衰パラメータ推定初期値を設定するのが難しい場合にも、高い精度の減衰パラメータ推定を行うことが可能となるという効果を奏する。
【０１２０】
この発明の請求項１１に係る乱気流予測方法は、以上説明したとおり、観測対象となる航空機モデル及び気象モデルを入力する観測対象入力ステップと、減衰パラメータの初期値を設定する初期値設定ステップと、観測された乱気流強度の時間変化に、減衰パラメータを仮定することにより得られる乱気流モデルから算出された乱気流強度の時間変化を当てはめ、減衰パラメータを推定するフィッティング処理ステップと、前記推定された減衰パラメータの時間変化特性から未来の減衰パラメータを予測する減衰パラメータ予測ステップと、予測対象となる航空機モデル及び気象モデルを入力する予測対象入力ステップと、前記予測された減衰パラメータを用いて乱気流強度の時間変化を算出するシミュレーションステップと、前記シミュレーションステップで算出された乱気流強度の時間変化から乱気流の寿命を予測する乱気流寿命予測ステップとを含むので、減衰パラメータの時間変化率が大きいような気象条件においても、乱気流予測精度を維持することができるという効果を奏する。
【０１２１】
この発明の請求項１２に係る乱気流予測方法は、以上説明したとおり、観測対象となる航空機モデル及び気象モデルを入力する観測対象入力ステップと、減衰パラメータの初期値を設定する初期値設定ステップと、観測された乱気流強度の時間変化に、減衰パラメータを仮定することにより得られる乱気流モデルから算出された乱気流強度の時間変化を当てはめ、減衰パラメータを推定するフィッティング処理ステップと、前記フィッティング処理ステップを所定の回数繰返したかどうかを判定する判定ステップと、前記フィッティング処理ステップを所定の回数繰返していない場合に、前記初期値を変更して前記フィッティング処理ステップに戻る初期値変更ステップと、複数の初期値を用いてフィッティング処理の推定した減衰パラメータのうち、最適な減衰パラメータを選択する最適解選択ステップと、前記選択された減衰パラメータの時間変化特性から未来の減衰パラメータを予測する減衰パラメータ予測ステップと、予測対象となる航空機モデル及び気象モデルを入力する予測対象入力ステップと、前記予測された減衰パラメータを用いて乱気流強度の時間変化を算出するシミュレーションステップと、前記シミュレーションステップで算出された乱気流強度の時間変化から乱気流の寿命を予測する乱気流寿命予測ステップとを含むので、減衰パラメータの時間変化率が大きいような気象条件においても、乱気流予測精度を維持することができるという効果を奏する。
【０１２２】
この発明の請求項１３に係る乱気流予測方法は、以上説明したとおり、現時点から近い過去に乱気流を観測した結果から推定した減衰パラメータの値を、フィッティング処理の初期値として用いるので、減衰パラメータの時間変化率が小さいような気象条件において、少ない計算量で乱気流予測を行うことができるという効果を奏する。
【０１２３】
この発明の請求項１４に係る乱気流予測方法は、以上説明したとおり、前記減衰パラメータに大気の粘性の大きさを表す係数を含むので、大気粘性の効果を正確に乱気流寿命予測に反映させることができ、高い精度の乱気流寿命予測を行うことが可能となるという効果を奏する。
【０１２４】
この発明の請求項１５に係る乱気流予測方法は、以上説明したとおり、前記減衰パラメータに大気擾乱の大きさを表すパラメータを含むので、大気擾乱の効果を正確に乱気流寿命予測に反映させることができ、高い精度の乱気流寿命予測を行うことが可能となるという効果を奏する。
【０１２５】
この発明の請求項１６に係る乱気流予測方法は、以上説明したとおり、前記減衰パラメータに風速シアの大きさを表すパラメータを含むので、風速シアの効果を正確に乱気流寿命予測に反映させることができ、高い精度の乱気流寿命予測を行うことが可能となるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】  この発明の実施の形態１に係る乱気流予測装置の全体構成を示す図である。
【図２】  この発明の実施の形態１に係る乱気流予測装置の乱気流予測部の構成を示す図である。
【図３】  この発明の実施の形態１に係る乱気流予測装置の原理を示す図である。
【図４】  この発明の実施の形態１に係る乱気流予測装置の乱気流予測部の動作を示すフローチャートである。
【図５】  この発明の実施の形態１に係る乱気流予測装置の乱気流予測部の別の動作を示すフローチャートである。
【図６】  この発明の実施の形態２に係る乱気流予測装置の乱気流予測部の構成を示す図である。
【図７】  この発明の実施の形態２に係る乱気流予測装置の乱気流予測部の動作を示すフローチャートである。
【図８】  この発明の実施の形態２に係る乱気流予測装置の乱気流予測部の別の動作を示すフローチャートである。
【図９】  この発明の実施の形態３に係る乱気流予測装置の乱気流観測部の信号処理部の構成を示す図である。
【図１０】  この発明の実施の形態４に係る乱気流予測装置の乱気流観測部の信号処理部の構成を示す図である。
【図１１】  従来の乱気流予測装置、及びこの発明の実施の形態１に係る乱気流予測装置の乱気流観測部の構成を示す図である。
【図１２】  従来の乱気流予測装置の信号処理部、及びこの発明の実施の形態１に係る乱気流予測装置の乱気流観測部の信号処理部の構成を示す図である。
【符号の説明】
１００  乱気流観測部、１１０  電磁波放射部、１２０  送受信部、１３０  信号処理部、１３０Ａ  信号処理部、１３０Ｂ  信号処理部、１３１  ドップラ速度算出部、１３２  乱気流検出処理部、１３３  大気擾乱度算出部、１３４  シア係数算出部、２００  乱気流予測部、２００Ａ  乱気流予測部、２１０  減衰パラメータ推定部、２１１  初期値設定部、２１２  フィッティング処理部、２２０  乱気流寿命予測部、２３０  乱気流時間変化シミュレーション部、２４０  減衰パラメータ予測部。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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