机载气象雷达(Airborne weather radar,WXR)作为飞机环境监视系统(Aircraft environment surveillance system,AESS)的核心子系统,是遵循FAA/EASA/CCAR25部民用飞机必须装备的机载设备。其通过探测飞机飞行航路上的恶劣气象条件,并实时向飞行员提供告警信息,可以保障飞机及机上人员在飞行全过程的安全。随着民机研制对机载设备新功能的要求,尤其是在IMA架构下各类机载设备的集成,更加需要开展对机载气象雷达的系统模型、数据处理、地面仿真等理论研究。在此背景下,本文主要围绕机载气象雷达在探测气象湍流方面的信号处理新方法展开研究,提出了基于神经网络和主成分分析的气象湍流检测方法。主要内容包含以下四个方面:1.介绍了典型的机载气象雷达系统,包括机载气象雷达的基本结构和系统功能,气象湍流对飞机飞行的危害性原理以及目前常用的气象湍流检测方法。2.提出了一种基于BP神经网络的气象湍流检测方法。利用了BP神经网络的多类分类功能,对气象目标的雷达回波数据直接进行分类处理,从而达到探测气象湍流的目的。解决了目前经典气象湍流探测的脉冲对法、快速傅里叶变换法和模型拟合法存在的问题,所提出的方法不需要借助经验公式及复杂的参数化模型即可准确的判断出某气象目标是否是气象湍流目标或识别出气象湍流目标的强度大小。仿真结果表明所在对气象湍流目标的强度进行四个等级分类时,该方法有较高的准确率。在判断气象湍流是否存在时,准确率大大提高。且在低信噪比情况下,所提出的方法依然有良好的探测性能。3.提出了一种基于主成分分析的气象湍流检测方法。利用了主成分分析良好的降噪能力,在对气象目标雷达回波信号进行脉冲对谱矩估计之前,利用主成分分析方法对原始数据进行去噪声处理,再结合脉冲对方法进行谱宽估计,从而探测气象湍流的强度。实验结果证明,无论回波数据的长短和信噪比的高低,所提出的方法检测性能均比传统的脉冲方法好,克服了传统脉冲对方法在低信噪比情况下,探测性能较差的问题。4.在实验室条件下建立了机载气象雷达仿真软件,包括气象雷达数据激励模块、气象雷达控制面板和综合显示界面。在气象数据激励下,仿真软件可以检测出普通的气象条件并实时显示,且当出现湍流或风切变时,可以实时给出告警信息。