民用航空作为近代新兴产业,在国家和政府的大力支持下得到快速发展。由此产生的空域容量饱和问题成为影响航空运输业发展的瓶颈问题。国内许多科研工作者把目标投向飞机尾流间隔的缩减研究中,希望通过研究掌握飞机尾流的耗散规律,结合机场环境预测尾流耗散时间,在确保飞行安全的前提下,缩减尾流间隔。尾流属于大气湍流且肉眼不可见,对尾流的耗散机理的研究必须完成尾流的探测。目前尾流探测的主流工具是相干多普勒激光雷达,通过探测尾涡切面的速度变化情况描述尾流变化。相干多普勒激光雷达探测尾涡的模式多为RHI显示,难以被管制员识别。如果能够通过计算机对探测数据中的尾涡进行自动识别,便可提高管制效率。论文以飞机尾流的相干多普勒激光雷达探测为研究背景,系统性的对飞机尾流的空气动力学特性与时空演化特征进行分析,并在此基础上根据经典的尾涡速度模型与相干多普勒激光雷达探测尾涡的原理得出尾涡回波径向速度模型与尾涡的多普勒特征,最后据此提出三种尾涡识别方法完成实测数据的尾涡自动识别,并形成尾涡识别平台。主要成果包括以下三个方面:首先,分析了飞机尾流的空气动力学特性与时空演化特征。研究了飞机尾涡的形成机理与耗散特性,并基于常见的尾流速度模型,研究尾涡切向速度分布规律,最后提出尾涡切向速度分布模型解析表达式。其次,研究了相干多普勒激光雷达的探测原理与尾涡识别方法。根据激光雷达探测原理与尾涡切向速度模型建立尾涡回波径向速度模型,分析尾涡的多普勒特征。并在此基础上提出基于模板匹配的尾涡识别方法、基于模式识别的尾涡识别方法和多特征融合尾涡识别方法。最后,根据本文提出的三种识别方法构建尾涡识别平台。基于尾涡识别流程设计识别平台,并用实测风场数据进行识别验证。论文的研究成果不仅能便捷的对飞机尾涡进行识别,而且能直观的显示分析结果,以便进一步的尾涡分析,并且能将识别结果用于管制员辅助决策,提高机场运行效率。