近年来,随着低空空域开放和航空工业飞速发展,低空飞机的探测和识别成为空中目标检测的主要任务。军事上,民航客机被导弹系统误识别为战斗机被击毁的惨案时有发生,需要对低空飞机进行有效监控、识别打击;民用上,环保部门对机场附近展开噪声监测,需要对低空飞机进行检测识别。而常见低空飞机按照发动机可分为涡喷、涡扇和涡桨飞机,其中涡扇飞机无论在军用还是民用领域都具有非常广泛的应用,是最常见的机型。而且目前国内外对这方面研究较少,缺乏有效的识别方法。因此,本文尝试以低空涡扇飞机为探测识别对象展开研究,探讨低空涡扇飞机探测识别的有效方法。低空涡扇飞机探测识别难点在于常用飞机探测方法不适用于低空和常用飞机识别方法难以识别低空涡扇飞机。红外探测易受恶劣天气影响,雷达探测存在低空盲区,可用探测技术主要是声、震探测。其中,声信号具有高频信息丰富、信噪比高的优点,但同时存在易受地势遮挡和地面反射影响的问题。虽然现有研究大多是通过声信号高频特征对试车台涡扇发动机进行识别,但在实际低空涡扇飞机声信号中很难检测到该高频特征。而声波传播到地面耦合形成的地震波,不受地势遮挡和地面反射影响,具有低频段信息丰富、探测距离较远的优点,但是存在信号频带范围较窄、信号强度弱的缺点,而且目前通过地震波来识别低空涡扇飞机的研究较少。为了解决低空涡扇飞机探测识别存在的上述问题,在弹性波探测科研项目资助下,本文开展了基于声震融合的低空涡扇飞机探测识别方法研究。结合声、震探测技术特点,采用声震融合方法,从探测、识别两方面展开研究,主要内容如下:首先,从低空飞机探测角度展开研究。通过分析发现飞机信号具有非平稳性,会导致波形特征不稳定,但是为了特征稳定而扩大窗口则会导致探测实时性变差。因此,论文通过分析飞机信号峰值包络线,提出不受飞机信号非平稳性影响的EOP（Envelope of Peak,EOP）特征,结合声震融合和SVM（Support Vector Machine,SVM）实现低空飞机探测,数值模拟中飞机信号探测率为95.6%,而在噪声更复杂的实际数据中飞机信号探测率为88%,误报率高达19.9%。经分析,造成实际数据中飞机信号探测率低、误报率高的主要原因是实际环境噪声复杂,因此论文针对复杂环境下低空飞机探测展开研究,分析了严重影响低空飞机探测性能的尖峰噪声,并提出压制该噪声的方法。对环境噪声复杂的实际数据进行压噪后,低空飞机探测率为94.1%,对比压噪前提升了6.1%,误报率降低了12.5%。最后为了解决低空涡扇飞机的识别问题,论文从仿真和实际数据出发分析了低空涡扇飞机的声震信号特征差异,提出基于频谱能量分布特征的声震融合低空涡扇飞机识别方法。考虑到实际应用环境,对仿真信号分别添加信噪比为-5d B至25d B的高斯白噪声进行数值模拟,结果显示在信噪比为15d B至25d B时低空涡扇飞机召回率可达95%以上。结果表明,本文方法能够有效地针对低空涡扇飞机进行探测识别。