高空冰晶是影响航空运行安全的危害性天气现象之一,特别是在热带和亚热带地区,喷气式发动机在深对流区域附近极易受到冰晶结冰的影响。此外,高空冰晶会导致大气数据传感器堵塞进而无法正常工作,造成飞机失控,航空领域已经高度关注这一问题。不同浓度的高空冰晶会对飞机造成不同程度的影响,依据高空冰晶浓度的分布进行危险性评判可引导飞机采取不同的飞行策略。机载气象雷达是飞机探测危险气象保障飞机安全运行的重要监视设备,但其尚不具备冰晶危险等级划分及区域告警功能。因此依据高空冰晶的浓度分布对其进行检测及危险评估具有重要的现实意义。回归算法在气象领域应用广泛,其能够利用气象目标的多种关键特征参数实现对于未知参数的准确估计,常用于气象领域中对降雨量、风速等进行预测或估计,这为回归算法应用于高空冰晶浓度估计,从而实现检测及危险评估提供了理论支持。目前,将回归算法应用于机载气象雷达高空冰晶检测的研究尚属空缺,因此开展基于回归算法的机载气象雷达高空冰晶检测技术的研究具有非常重要的意义。本论文在分析高空冰晶检测研究进展及解决思路基础上,分析讨论了回归算法在气象领域的应用,提出了基于回归算法的机载气象雷达高空冰晶检测方法,具体工作如下:首先,利用气象数值模拟工具得到的冰晶气象环境仿真数据,以及利用气象雷达回波仿真得到的雷达回波数据,建立包括雷达反射率因子、高度、温度和冰晶冰水含量真值等在内的数据集,为后续研究提供了数据支持。其次,针对典型深对流区域的高空冰晶检测问题,提出一种基于多重多元回归的单一模型高空冰晶检测方法。分析验证了将回归算法引入高空冰晶检测的可行性。该方法将冰晶样本的冰水含量估计问题转化为多自变量对多因变量的多重多元回归预测问题,以进一步实现高空冰晶检测。仿真实验表明,在典型深对流区域气象场景下,该方法可有效的估计高空冰晶的冰水含量,实现冰晶检测,相比于仅利用雷达反射率因子的检测方法,结果更为准确。最后,考虑飞机远距离飞行时会穿越多种类型气象条件的实际情况,结合不同气象场景下,由于气象环境的巨大差异性导致样本之间差异较大或数据结构不同,单一回归模型下的检测性能和鲁棒性变差的问题,提出了一种基于多回归模型融合的高空冰晶检测方法。该方法将模型融合的思想引入高空冰晶检测中,通过将多种不同的回归算法融合,最终提高整体模型框架下的冰晶冰水含量估计性能,增强高空冰晶检测能力。针对不同气象场景的仿真实验分析证明了该方法的有效性和稳定性。