飞机尾流是飞机飞行时的必然产物,对航空安全有重大威胁。当后机进入前机的尾流时,可能发生颠簸、横滚、乃至失去控制,因此国际民航组织制定了飞机间隔的规则以规避尾流的危害。但这些规则比较保守,在一定程度上限制了机场的起降容量。基于尾流实时探测的动态飞机飞行间隔被认为是提升航空效率和机场容量的有效手段。目前用于探测飞机尾流的传感器主要有微波雷达和激光雷达,分别适用于湿性(雨、雾、雪等)大气条件和晴空天气条件下的探测。本文主要关注晴空飞机尾流,提出了两种基于激光雷达探测的飞机尾流特征参数反演新方法。第一种是基于最优化的参数反演方法。首先利用晴空条件下悬浮粒子的弱惯性,建立了表征飞机尾流特征参数与多普勒速度之间关系的目标方程,然后利用最优化方法和融合甄别求解得到特征参数估计值。本方法利用速度的时空分布修正了因波束扫描引起的多普勒速度“失真”,并且考虑了侧风、风切变、湍流以及飞机尾流的近地面效应,算法的实用性强。第二种是基于多普勒速度“极差”的参数反演方法。首先根据飞机尾流多普勒速度的分布特性定位尾流涡心,再利用涡心径向距离上探测单元的速度差计算尾流的环量。在背景风变化不剧烈的情况下,本方法通过极差避免了对背景风的估计,且计算量非常小。这两个参数反演方法都已通过仿真数据和探测实验数据的验证,均展示出了优良的性能(精度较高,计算量较小),在空中交通管制的动态尾流间隔管理中具有重要的应用价值。