随着我国民航运输事业的快速发展，空中交通流量急剧增长，对培养高水平的空中交通管制人员的需求越来越大。目前，对空中交通管制学员的培训主要通过空管模拟训练机完成。陆空通话标准用语(英语)的训练是空管模拟训练系统中一个非常重要的内容。然而，当前的空管模拟训练系统都依赖专人飞行员席位的设置。训练过程中，由教员担任飞行员配合管制学员完成陆空通话用语的训练。由于教练人数有限，通常是管制学员轮流担当多名飞行员配合其他学员培训，管制学员的训练时间和训练效果很难保证，计算系统设备也存在较大不必要的冗余。本文对空管模拟训练中的语音指令自动识别问题进行了深入分析，对陆空通话语音指令识别过程中的多个关键技术问题展开了深入研究，主要研究内容如下所述：(1)针对中国民航局所给出的《空中交通无线电通话用语标准》中的所有用语进行了详细分析，并归纳了其语法结构特征，设计了基本的指令格式，并以严格的文法形式给出了进近管制用语、塔台管制用语和区域管制用语等多个飞行阶段的不同语言模型。通过构造陆空通话用语中特殊单词的发音序列来解决空管领域中特殊用语发音的识别问题，如数字、字母和一些专用名词等；(2)针对空管领域中识别正确率要求比较高，而现有的英语声学模型不符合国内管制学员英语发音特征的问题，建立隐马尔科夫模型对原有的声学模型进行了训练和更新，并对指令识别过程中易错的数字和字母进行了专门的训练；(3)针对语音识别引擎识别输出的字符串指令并不包含任何的结构和语义信息，无法直接作为模拟机服务器处理所需的格式问题，使用JavaCC构造解析器对指令进行了解析替换处理并给出了其XML规范的描述，设计了一种动态查询匹配方法提高了系统的容错性，同时给出了与模拟训练系统交互的接口数据规范和通信；(4)基于语音识别引擎Sphinx-4，设计并实现了一个用于空管模拟训练的语音指令识别系统AIRS(Air traffic control Instruction Recognizer System)。对AIRS系统进行了一系列的实验统计和分析表明，经过声学模型训练后的语音识别正确率有较大的提高，指令的动态匹配容错也有效地提高语音识别的正确率，AIRS系统可以达到空管模拟训练的需求，为实现空管模拟训练机中自动飞行员席位替代专人飞行员席位奠定基础。