課題申報(bào)書(shū)研究途徑一、封面內(nèi)容

項(xiàng)目名稱：面向復(fù)雜電磁環(huán)境下的智能信號(hào)處理技術(shù)研究

申請(qǐng)人姓名及聯(lián)系方式：張明，zhangming@

所屬單位：國(guó)家電子信息研究院

申報(bào)日期：2023年10月26日

項(xiàng)目類別：應(yīng)用研究

二．項(xiàng)目摘要

本項(xiàng)目聚焦于復(fù)雜電磁環(huán)境下的智能信號(hào)處理技術(shù)，旨在突破傳統(tǒng)信號(hào)處理方法在強(qiáng)干擾、低信噪比條件下的性能瓶頸，提升信號(hào)檢測(cè)與識(shí)別的魯棒性和實(shí)時(shí)性。研究核心內(nèi)容圍繞自適應(yīng)信號(hào)降噪、特征提取與智能分類三個(gè)層面展開(kāi)。首先，通過(guò)引入深度學(xué)習(xí)與稀疏表示理論，構(gòu)建動(dòng)態(tài)加權(quán)濾波模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)多源噪聲的有效抑制，顯著提升信號(hào)保真度；其次，基于小波變換與字典學(xué)習(xí)，研究時(shí)頻域特征與空間特征融合方法，開(kāi)發(fā)多維特征表示框架，以適應(yīng)不同信號(hào)形態(tài)的表征需求；再次，結(jié)合遷移學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，建立端到端的智能分類器，通過(guò)多任務(wù)聯(lián)合訓(xùn)練優(yōu)化模型泛化能力，確保在動(dòng)態(tài)電磁環(huán)境下的準(zhǔn)確識(shí)別率。項(xiàng)目擬采用仿真實(shí)驗(yàn)與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)相結(jié)合的研究路徑，通過(guò)構(gòu)建包含真實(shí)電磁干擾場(chǎng)景的測(cè)試平臺(tái)，驗(yàn)證所提方法的有效性。預(yù)期成果包括一套完整的智能信號(hào)處理算法體系、相關(guān)軟件原型及理論分析報(bào)告，并形成可推廣的工程化解決方案。本項(xiàng)目的研究成果將直接應(yīng)用于雷達(dá)信號(hào)處理、通信系統(tǒng)抗干擾等領(lǐng)域，為提升我國(guó)在復(fù)雜電磁環(huán)境下的信息獲取與處理能力提供關(guān)鍵技術(shù)支撐，具有重要的理論意義和現(xiàn)實(shí)應(yīng)用價(jià)值。

三.項(xiàng)目背景與研究意義

1.研究領(lǐng)域現(xiàn)狀、存在的問(wèn)題及研究的必要性

現(xiàn)代社會(huì)的信息交互日益依賴電磁頻譜資源，雷達(dá)、通信、導(dǎo)航、電子對(duì)抗等應(yīng)用場(chǎng)景廣泛存在。然而，隨著電子技術(shù)的飛速發(fā)展和系統(tǒng)復(fù)雜度的提升，電磁環(huán)境日益惡化，呈現(xiàn)出頻譜擁擠、干擾源多樣、信號(hào)類型復(fù)雜等特點(diǎn)。高功率微波干擾、脈沖噪聲、數(shù)字欺騙信號(hào)等非線性、非平穩(wěn)干擾行為的出現(xiàn)，嚴(yán)重威脅著各類電磁系統(tǒng)的正常工作與信息安全。傳統(tǒng)信號(hào)處理方法，如匹配濾波、維納濾波等，大多基于線性模型和靜態(tài)假設(shè)，在強(qiáng)干擾、低信噪比（SNR）條件下性能急劇下降，難以滿足現(xiàn)代戰(zhàn)場(chǎng)和復(fù)雜民用場(chǎng)景下的實(shí)時(shí)、精確處理需求。

當(dāng)前，智能信號(hào)處理技術(shù)，特別是深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)方法，在信號(hào)處理領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大潛力。文獻(xiàn)[1]研究了深度信念網(wǎng)絡(luò)在雷達(dá)信號(hào)檢測(cè)中的應(yīng)用，證明了深度模型在復(fù)雜噪聲環(huán)境下的優(yōu)越性。文獻(xiàn)[2]提出了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像型雷達(dá)信號(hào)特征提取方法，有效提升了目標(biāo)識(shí)別率。然而，現(xiàn)有研究仍存在諸多局限：一是模型泛化能力不足，針對(duì)不同類型干擾或信號(hào)源，往往需要重新訓(xùn)練或調(diào)整參數(shù)，適應(yīng)性差；二是特征提取方法對(duì)噪聲假設(shè)較強(qiáng)，難以處理非高斯、非平穩(wěn)的復(fù)雜干擾；三是實(shí)時(shí)性受限，部分深度模型計(jì)算復(fù)雜度高，難以滿足高速信號(hào)處理的需求；四是缺乏對(duì)信號(hào)與干擾協(xié)同演化機(jī)理的深入理解，導(dǎo)致智能算法難以從根本上應(yīng)對(duì)動(dòng)態(tài)變化的電磁環(huán)境。

這些問(wèn)題的存在，使得提升復(fù)雜電磁環(huán)境下的智能信號(hào)處理能力成為亟待解決的關(guān)鍵科學(xué)問(wèn)題。一方面，傳統(tǒng)方法的失效制約了高性能電磁系統(tǒng)的發(fā)展；另一方面，現(xiàn)有智能方法的局限性限制了其在嚴(yán)苛環(huán)境下的實(shí)際應(yīng)用。因此，深入研究面向復(fù)雜電磁環(huán)境的智能信號(hào)處理技術(shù)，突破現(xiàn)有瓶頸，不僅是推動(dòng)相關(guān)學(xué)科理論發(fā)展的內(nèi)在需求，更是保障國(guó)家安全、促進(jìn)信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)升級(jí)、提升社會(huì)智能化水平的現(xiàn)實(shí)要求。本項(xiàng)目旨在通過(guò)融合先進(jìn)的信號(hào)處理理論與智能計(jì)算技術(shù)，構(gòu)建一套高效、魯棒、實(shí)時(shí)的智能信號(hào)處理框架，為應(yīng)對(duì)復(fù)雜電磁環(huán)境挑戰(zhàn)提供全新的技術(shù)路徑。

2.項(xiàng)目研究的社會(huì)、經(jīng)濟(jì)或?qū)W術(shù)價(jià)值

本項(xiàng)目的研究成果預(yù)計(jì)將在社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和學(xué)術(shù)層面產(chǎn)生顯著價(jià)值。

在社會(huì)價(jià)值層面，本項(xiàng)目緊密圍繞國(guó)家安全戰(zhàn)略需求，致力于提升我國(guó)在復(fù)雜電磁環(huán)境下的信息感知與對(duì)抗能力。研究成果可直接應(yīng)用于軍用雷達(dá)系統(tǒng)、電子戰(zhàn)平臺(tái)、戰(zhàn)場(chǎng)通信網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域，增強(qiáng)我軍在信息化戰(zhàn)爭(zhēng)中的核心戰(zhàn)斗力。例如，通過(guò)優(yōu)化信號(hào)檢測(cè)與干擾抑制性能，可以提高雷達(dá)目標(biāo)探測(cè)距離、分辨率和抗干擾能力，為戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)感知提供更可靠的支撐；通過(guò)提升通信系統(tǒng)的抗干擾性能，可以保障指揮控制信息的實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確傳輸，降低作戰(zhàn)風(fēng)險(xiǎn)。此外，隨著民用領(lǐng)域?qū)﹄姶怒h(huán)境依賴度的增加，如智能交通、無(wú)人機(jī)集群、頻譜資源管理等領(lǐng)域，本項(xiàng)目的技術(shù)也具有廣闊的應(yīng)用前景，有助于保障關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施的安全運(yùn)行，促進(jìn)社會(huì)智能化發(fā)展。

在經(jīng)濟(jì)價(jià)值層面，本項(xiàng)目的研究將推動(dòng)智能信號(hào)處理技術(shù)的工程化進(jìn)程，形成具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的核心算法和解決方案。隨著技術(shù)的成熟與推廣，有望催生新的產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)點(diǎn)，帶動(dòng)相關(guān)軟硬件產(chǎn)品的發(fā)展，提升我國(guó)在高端電子裝備領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)力。例如，基于本項(xiàng)目算法開(kāi)發(fā)的智能信號(hào)處理芯片、軟件工具或系統(tǒng)集成方案，可以服務(wù)于國(guó)防軍工產(chǎn)業(yè)，同時(shí)也能拓展至民用市場(chǎng)，如高端安防監(jiān)控、智能電網(wǎng)故障診斷、無(wú)線通信優(yōu)化等，產(chǎn)生顯著的經(jīng)濟(jì)效益。此外，本項(xiàng)目的研究將促進(jìn)產(chǎn)學(xué)研合作，培養(yǎng)高素質(zhì)的復(fù)合型人才，為我國(guó)信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展提供智力支持。

在學(xué)術(shù)價(jià)值層面，本項(xiàng)目是對(duì)傳統(tǒng)信號(hào)處理理論與現(xiàn)代智能計(jì)算技術(shù)深度融合的前沿探索，具有重要的理論創(chuàng)新意義。首先，通過(guò)研究復(fù)雜電磁環(huán)境下的信號(hào)處理機(jī)理，可以深化對(duì)非線性、非平穩(wěn)信號(hào)分析與處理的認(rèn)知，豐富和發(fā)展信號(hào)處理理論體系。其次，本項(xiàng)目將推動(dòng)深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等智能技術(shù)向信號(hào)處理領(lǐng)域的深度滲透，探索更有效的模型結(jié)構(gòu)、特征提取方法和優(yōu)化策略，促進(jìn)智能信號(hào)處理理論的完善。再次，通過(guò)構(gòu)建理論分析模型與仿真驗(yàn)證平臺(tái)，本項(xiàng)目有助于揭示智能算法在復(fù)雜環(huán)境下的性能邊界與優(yōu)化路徑，為后續(xù)相關(guān)研究提供理論指導(dǎo)和參考。最后，本項(xiàng)目的研究將促進(jìn)跨學(xué)科交叉融合，為信息科學(xué)、數(shù)學(xué)、等領(lǐng)域的研究開(kāi)辟新的方向，推動(dòng)相關(guān)學(xué)科的理論進(jìn)步與范式創(chuàng)新。

四.國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

1.國(guó)外研究現(xiàn)狀

國(guó)外在復(fù)雜電磁環(huán)境下的智能信號(hào)處理領(lǐng)域的研究起步較早，投入資源較多，在理論探索和工程應(yīng)用方面均取得了顯著進(jìn)展。早期研究主要集中在傳統(tǒng)信號(hào)處理方法在強(qiáng)干擾環(huán)境下的優(yōu)化，如自適應(yīng)濾波、恒虛警率（CFAR）檢測(cè)理論等。隨著技術(shù)的興起，國(guó)外研究者開(kāi)始積極探索深度學(xué)習(xí)在信號(hào)處理中的應(yīng)用。

在自適應(yīng)信號(hào)處理方面，國(guó)外學(xué)者對(duì)自適應(yīng)濾波算法進(jìn)行了深入研究，提出了多種基于統(tǒng)計(jì)模型和結(jié)構(gòu)化學(xué)習(xí)的自適應(yīng)方法。例如，Lagunasetal.[3]研究了基于核方法的自適應(yīng)信號(hào)檢測(cè)，有效處理了非高斯噪聲環(huán)境。在干擾抑制方面，Malliketal.[4]提出了基于投影pursuit的自適應(yīng)噪聲抑制方法，在有色噪聲抑制方面取得了較好效果。然而，這些傳統(tǒng)自適應(yīng)方法在處理非線性、非平穩(wěn)強(qiáng)干擾時(shí)，往往存在收斂速度慢、泛化能力差等問(wèn)題。

深度學(xué)習(xí)在信號(hào)處理領(lǐng)域的應(yīng)用是國(guó)外研究的重點(diǎn)。文獻(xiàn)[5]提出了基于深度信念網(wǎng)絡(luò)的雷達(dá)信號(hào)檢測(cè)方法，通過(guò)學(xué)習(xí)信號(hào)與噪聲的判別特征，顯著提升了檢測(cè)性能。文獻(xiàn)[6]研究了深度自編碼器在雷達(dá)信號(hào)降噪中的應(yīng)用，通過(guò)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)重構(gòu)原始信號(hào)，有效去除了背景噪聲。文獻(xiàn)[7]提出了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雷達(dá)信號(hào)分類方法，能夠準(zhǔn)確區(qū)分不同類型的目標(biāo)信號(hào)和干擾信號(hào)。此外，國(guó)外學(xué)者還探索了循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）在時(shí)序信號(hào)處理中的應(yīng)用，以應(yīng)對(duì)動(dòng)態(tài)電磁環(huán)境下的信號(hào)分析需求。

在特征提取與表示方面，國(guó)外研究者提出了多種基于深度學(xué)習(xí)的特征提取方法。文獻(xiàn)[8]研究了基于深度特征嵌入的雷達(dá)信號(hào)識(shí)別方法，通過(guò)學(xué)習(xí)高維特征表示，提升了識(shí)別準(zhǔn)確率。文獻(xiàn)[9]提出了基于字典學(xué)習(xí)的深度特征提取框架，有效融合了時(shí)頻域和空間域特征。然而，現(xiàn)有特征提取方法大多針對(duì)特定類型的信號(hào)或干擾，缺乏對(duì)復(fù)雜電磁環(huán)境下多源異構(gòu)信號(hào)特征的普適性表示能力。

在模型優(yōu)化與融合方面，國(guó)外學(xué)者探索了多種智能優(yōu)化算法和融合技術(shù)。文獻(xiàn)[10]研究了基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的自適應(yīng)信號(hào)處理方法，通過(guò)與環(huán)境交互優(yōu)化模型參數(shù)，提升了算法的適應(yīng)能力。文獻(xiàn)[11]提出了多任務(wù)學(xué)習(xí)框架，將不同類型的信號(hào)處理任務(wù)進(jìn)行聯(lián)合訓(xùn)練，提升了模型的泛化能力。文獻(xiàn)[12]研究了深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)信號(hào)處理方法的融合策略，如將深度特征與卡爾曼濾波器相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了更魯棒的信號(hào)估計(jì)。然而，這些融合方法在計(jì)算復(fù)雜度和實(shí)時(shí)性方面仍存在挑戰(zhàn)，且缺乏對(duì)融合機(jī)理的理論分析。

總體而言，國(guó)外在復(fù)雜電磁環(huán)境下的智能信號(hào)處理領(lǐng)域的研究較為深入，在理論創(chuàng)新和工程應(yīng)用方面取得了較多成果。但同時(shí)也存在一些尚未解決的問(wèn)題和研究空白，如模型泛化能力不足、實(shí)時(shí)性受限、缺乏對(duì)信號(hào)與干擾協(xié)同演化機(jī)理的深入理解等。

2.國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀

國(guó)內(nèi)對(duì)復(fù)雜電磁環(huán)境下的智能信號(hào)處理技術(shù)的研究起步相對(duì)較晚，但發(fā)展迅速，在理論研究和工程應(yīng)用方面均取得了重要進(jìn)展。國(guó)內(nèi)學(xué)者在自適應(yīng)信號(hào)處理、深度學(xué)習(xí)應(yīng)用、特征提取與表示等方面進(jìn)行了廣泛的研究。

在自適應(yīng)信號(hào)處理方面，國(guó)內(nèi)研究者對(duì)自適應(yīng)濾波、自適應(yīng)檢測(cè)等算法進(jìn)行了深入研究，提出了多種改進(jìn)方法。例如，王等[13]研究了基于改進(jìn)LMS算法的自適應(yīng)噪聲抑制方法，提升了算法的收斂速度和穩(wěn)定性。張等[14]提出了基于粒子群優(yōu)化的自適應(yīng)信號(hào)處理方法，有效處理了非線性干擾環(huán)境。然而，這些傳統(tǒng)自適應(yīng)方法在處理復(fù)雜電磁環(huán)境下的強(qiáng)干擾時(shí)，仍存在性能瓶頸。

深度學(xué)習(xí)在信號(hào)處理領(lǐng)域的應(yīng)用是國(guó)內(nèi)研究的重點(diǎn)。文獻(xiàn)[15]提出了基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）的雷達(dá)信號(hào)檢測(cè)方法，通過(guò)學(xué)習(xí)信號(hào)與噪聲的判別特征，提升了檢測(cè)性能。文獻(xiàn)[16]研究了深度殘差網(wǎng)絡(luò)（ResNet）在雷達(dá)信號(hào)降噪中的應(yīng)用，有效去除了復(fù)雜背景噪聲。文獻(xiàn)[17]提出了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雷達(dá)信號(hào)分類方法，能夠準(zhǔn)確區(qū)分不同類型的目標(biāo)信號(hào)和干擾信號(hào)。此外，國(guó)內(nèi)學(xué)者還探索了循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）在時(shí)序信號(hào)處理中的應(yīng)用，以應(yīng)對(duì)動(dòng)態(tài)電磁環(huán)境下的信號(hào)分析需求。

在特征提取與表示方面，國(guó)內(nèi)研究者提出了多種基于深度學(xué)習(xí)的特征提取方法。文獻(xiàn)[18]研究了基于深度特征嵌入的雷達(dá)信號(hào)識(shí)別方法，通過(guò)學(xué)習(xí)高維特征表示，提升了識(shí)別準(zhǔn)確率。文獻(xiàn)[19]提出了基于深度字典學(xué)習(xí)的信號(hào)特征提取方法，有效融合了時(shí)頻域和空間域特征。然而，現(xiàn)有特征提取方法大多針對(duì)特定類型的信號(hào)或干擾，缺乏對(duì)復(fù)雜電磁環(huán)境下多源異構(gòu)信號(hào)特征的普適性表示能力。

在模型優(yōu)化與融合方面，國(guó)內(nèi)學(xué)者探索了多種智能優(yōu)化算法和融合技術(shù)。文獻(xiàn)[20]研究了基于遺傳算法的自適應(yīng)信號(hào)處理方法，提升了算法的優(yōu)化性能。文獻(xiàn)[21]提出了基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的信號(hào)處理框架，將不同類型的信號(hào)處理任務(wù)進(jìn)行聯(lián)合訓(xùn)練，提升了模型的泛化能力。文獻(xiàn)[22]研究了深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)信號(hào)處理方法的融合策略，如將深度特征與卡爾曼濾波器相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了更魯棒的信號(hào)估計(jì)。然而，這些融合方法在計(jì)算復(fù)雜度和實(shí)時(shí)性方面仍存在挑戰(zhàn)，且缺乏對(duì)融合機(jī)理的理論分析。

總體而言，國(guó)內(nèi)在復(fù)雜電磁環(huán)境下的智能信號(hào)處理領(lǐng)域的研究發(fā)展迅速，在理論創(chuàng)新和工程應(yīng)用方面取得了較多成果。但同時(shí)也存在一些尚未解決的問(wèn)題和研究空白，如模型泛化能力不足、實(shí)時(shí)性受限、缺乏對(duì)信號(hào)與干擾協(xié)同演化機(jī)理的深入理解等。

3.研究空白與挑戰(zhàn)

綜上所述，國(guó)內(nèi)外在復(fù)雜電磁環(huán)境下的智能信號(hào)處理領(lǐng)域的研究均取得了重要進(jìn)展，但仍存在一些研究空白和挑戰(zhàn)。

首先，模型泛化能力不足?，F(xiàn)有智能信號(hào)處理模型大多針對(duì)特定類型的信號(hào)或干擾進(jìn)行設(shè)計(jì)，當(dāng)面臨未知類型或混合類型的干擾時(shí)，性能往往急劇下降。這主要源于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的局限性、特征表示的單一性以及模型對(duì)復(fù)雜環(huán)境適應(yīng)性不足等問(wèn)題。

其次，實(shí)時(shí)性受限。深度學(xué)習(xí)模型通常計(jì)算復(fù)雜度高，難以滿足高速信號(hào)處理的需求。尤其是在雷達(dá)、通信等實(shí)時(shí)性要求較高的應(yīng)用場(chǎng)景中，現(xiàn)有模型的推理速度難以滿足要求。這需要進(jìn)一步研究輕量化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、硬件加速技術(shù)以及模型壓縮與加速方法。

再次，缺乏對(duì)信號(hào)與干擾協(xié)同演化機(jī)理的深入理解。現(xiàn)有研究大多基于黑盒方法，對(duì)信號(hào)與干擾的相互作用機(jī)理缺乏深入的理論分析。這導(dǎo)致模型的設(shè)計(jì)缺乏理論指導(dǎo)，難以從根本上應(yīng)對(duì)動(dòng)態(tài)變化的電磁環(huán)境。未來(lái)需要加強(qiáng)信號(hào)與干擾的建模與分析，探索更有效的智能處理策略。

最后，缺乏系統(tǒng)性、綜合性的研究框架?，F(xiàn)有研究大多集中在單一技術(shù)或單一任務(wù)上，缺乏對(duì)復(fù)雜電磁環(huán)境下信號(hào)處理問(wèn)題的系統(tǒng)性、綜合性研究。未來(lái)需要構(gòu)建更全面的智能信號(hào)處理框架，將信號(hào)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、通信理論等多個(gè)領(lǐng)域的知識(shí)進(jìn)行融合，以應(yīng)對(duì)復(fù)雜電磁環(huán)境下的挑戰(zhàn)。

本項(xiàng)目將針對(duì)上述研究空白和挑戰(zhàn)，開(kāi)展深入研究，旨在提升復(fù)雜電磁環(huán)境下的智能信號(hào)處理能力，為保障國(guó)家安全、促進(jìn)信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)升級(jí)提供技術(shù)支撐。

五.研究目標(biāo)與內(nèi)容

1.研究目標(biāo)

本項(xiàng)目旨在面向復(fù)雜電磁環(huán)境下的信號(hào)處理挑戰(zhàn)，通過(guò)融合先進(jìn)的信號(hào)處理理論與智能計(jì)算技術(shù)，研究一套高效、魯棒、實(shí)時(shí)的智能信號(hào)處理方法體系。具體研究目標(biāo)如下：

第一，構(gòu)建適用于復(fù)雜電磁環(huán)境的多源干擾自適應(yīng)信號(hào)降噪模型。目標(biāo)是突破傳統(tǒng)降噪方法在強(qiáng)、寬、動(dòng)態(tài)干擾下的性能瓶頸，實(shí)現(xiàn)對(duì)信號(hào)中強(qiáng)非線性、非平穩(wěn)干擾的有效抑制，同時(shí)最大限度地保留信號(hào)的有用信息，顯著提升信噪比和信號(hào)保真度。重點(diǎn)研究基于深度學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)加權(quán)濾波機(jī)制，以及結(jié)合稀疏表示理論的特征分離方法，實(shí)現(xiàn)對(duì)不同類型干擾的精準(zhǔn)識(shí)別與抑制。

第二，研發(fā)面向復(fù)雜電磁環(huán)境的多維信號(hào)智能特征提取與表示方法。目標(biāo)是解決現(xiàn)有特征提取方法對(duì)干擾假設(shè)較強(qiáng)、特征表示單一、泛化能力不足等問(wèn)題。研究基于深度學(xué)習(xí)的時(shí)頻域、空間域特征融合框架，以及面向小波變換、字典學(xué)習(xí)等傳統(tǒng)方法的智能增強(qiáng)策略，構(gòu)建能夠有效表征復(fù)雜信號(hào)與干擾協(xié)同演化特征的多維特征表示模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)信號(hào)本質(zhì)屬性的深刻捕捉。

第三，設(shè)計(jì)適應(yīng)動(dòng)態(tài)電磁環(huán)境的智能信號(hào)分類與識(shí)別算法。目標(biāo)是提升智能算法在干擾類型、強(qiáng)度、信號(hào)參數(shù)等動(dòng)態(tài)變化條件下的識(shí)別準(zhǔn)確率和魯棒性。研究基于遷移學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等技術(shù)的自適應(yīng)分類器，以及多任務(wù)聯(lián)合訓(xùn)練與知識(shí)遷移方法，構(gòu)建能夠?qū)崟r(shí)適應(yīng)環(huán)境變化、準(zhǔn)確區(qū)分目標(biāo)信號(hào)與各類干擾的智能識(shí)別模型，確保在復(fù)雜電磁環(huán)境下的高可靠識(shí)別性能。

第四，開(kāi)發(fā)面向復(fù)雜電磁環(huán)境的智能信號(hào)處理仿真驗(yàn)證平臺(tái)與原型系統(tǒng)。目標(biāo)是驗(yàn)證所提理論方法的有效性和實(shí)用性。構(gòu)建包含真實(shí)電磁干擾場(chǎng)景的仿真環(huán)境，以及基于FPGA或?qū)Ｓ糜布男盘?hào)處理原型系統(tǒng)，對(duì)所提出的算法進(jìn)行性能評(píng)估和實(shí)時(shí)性測(cè)試，形成一套完整的、可工程化應(yīng)用的智能信號(hào)處理解決方案。

通過(guò)實(shí)現(xiàn)以上研究目標(biāo)，本項(xiàng)目期望為提升我國(guó)在復(fù)雜電磁環(huán)境下的信息獲取與處理能力提供關(guān)鍵技術(shù)支撐，推動(dòng)智能信號(hào)處理領(lǐng)域的理論創(chuàng)新與工程應(yīng)用，產(chǎn)生顯著的社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和學(xué)術(shù)價(jià)值。

2.研究?jī)?nèi)容

基于上述研究目標(biāo)，本項(xiàng)目將圍繞以下四個(gè)核心方面展開(kāi)研究：

（1）復(fù)雜電磁環(huán)境下的自適應(yīng)信號(hào)降噪方法研究

具體研究問(wèn)題：如何在強(qiáng)非線性、非平穩(wěn)、多源混合干擾下，實(shí)現(xiàn)對(duì)信號(hào)的有效降噪，并保持信號(hào)的時(shí)頻結(jié)構(gòu)特征？

假設(shè)：通過(guò)構(gòu)建動(dòng)態(tài)加權(quán)濾波模型，結(jié)合深度學(xué)習(xí)對(duì)噪聲的自適應(yīng)建模能力，以及稀疏表示理論對(duì)信號(hào)-干擾分離的潛力，可以有效突破傳統(tǒng)降噪方法的局限性。

研究?jī)?nèi)容包括：首先，分析復(fù)雜電磁環(huán)境下的典型干擾特性，如高功率微波干擾、脈沖噪聲、數(shù)字欺騙信號(hào)等，建立相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型；其次，研究基于深度信念網(wǎng)絡(luò)（DBN）、深度自編碼器（DAE）或循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的動(dòng)態(tài)加權(quán)濾波器，使其能夠根據(jù)實(shí)時(shí)環(huán)境信息調(diào)整濾波權(quán)重，實(shí)現(xiàn)對(duì)不同類型干擾的自適應(yīng)抑制；再次，探索結(jié)合字典學(xué)習(xí)（D字典、K-SVD算法）的深度特征分離方法，將信號(hào)表示為稀疏線性組合，并通過(guò)智能優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)信號(hào)與干擾的分離；最后，研究降噪模型的實(shí)時(shí)性優(yōu)化策略，如模型壓縮、量化與硬件加速，以滿足高速信號(hào)處理的需求。

（2）復(fù)雜電磁環(huán)境下的多維信號(hào)智能特征提取與表示方法研究

具體研究問(wèn)題：如何構(gòu)建能夠有效表征復(fù)雜信號(hào)與干擾協(xié)同演化特征的多維特征表示模型，并具備良好的泛化能力？

假設(shè)：通過(guò)融合深度學(xué)習(xí)強(qiáng)大的特征學(xué)習(xí)能力和傳統(tǒng)信號(hào)處理方法對(duì)信號(hào)結(jié)構(gòu)的理解，可以構(gòu)建更魯棒、更具判別力的高維特征表示模型。

研究?jī)?nèi)容包括：首先，研究基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的時(shí)頻域特征提取方法，利用其局部感知和參數(shù)共享特性，自動(dòng)學(xué)習(xí)信號(hào)在時(shí)頻平面上的有效模式；其次，研究基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）或長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）的空間域特征提取方法，捕捉信號(hào)在空間維度上的相關(guān)性或時(shí)序演變規(guī)律；再次，探索將CNN、RNN等深度特征與小波變換、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）、獨(dú)立成分分析（ICA）等傳統(tǒng)信號(hào)處理方法進(jìn)行融合的特征表示框架，實(shí)現(xiàn)多源信息的有效融合與互補(bǔ)；最后，研究基于遷移學(xué)習(xí)和領(lǐng)域自適應(yīng)的方法，提升特征模型對(duì)不同電磁環(huán)境場(chǎng)景的適應(yīng)能力，增強(qiáng)模型的泛化性能。

（3）適應(yīng)動(dòng)態(tài)電磁環(huán)境的智能信號(hào)分類與識(shí)別算法研究

具體研究問(wèn)題：如何在干擾類型、強(qiáng)度、信號(hào)參數(shù)等動(dòng)態(tài)變化條件下，實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)信號(hào)的實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確分類與識(shí)別？

假設(shè)：通過(guò)引入遷移學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等技術(shù)，可以使分類識(shí)別模型具備動(dòng)態(tài)適應(yīng)環(huán)境變化的能力，并利用多任務(wù)聯(lián)合訓(xùn)練提升模型的泛化性能和魯棒性。

研究?jī)?nèi)容包括：首先，研究基于深度信念網(wǎng)絡(luò)（DBN）或深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DCNN）的信號(hào)分類器，利用學(xué)習(xí)到的特征表示進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別；其次，探索基于遷移學(xué)習(xí)的分類識(shí)別方法，將在一個(gè)或多個(gè)源域（已知或簡(jiǎn)單環(huán)境）訓(xùn)練好的模型，通過(guò)特征遷移或參數(shù)遷移的方式，快速適應(yīng)目標(biāo)域（復(fù)雜動(dòng)態(tài)環(huán)境）的分類任務(wù)；再次，研究基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的自適應(yīng)分類策略，使模型能夠通過(guò)與環(huán)境的交互（模擬或真實(shí)）學(xué)習(xí)最優(yōu)的分類決策，實(shí)時(shí)調(diào)整模型參數(shù)以適應(yīng)干擾變化；最后，研究多任務(wù)聯(lián)合訓(xùn)練框架，將不同類型信號(hào)的分類、不同類型干擾的識(shí)別等任務(wù)進(jìn)行聯(lián)合訓(xùn)練，利用任務(wù)間的關(guān)聯(lián)性提升模型的泛化能力和整體性能。

（4）面向復(fù)雜電磁環(huán)境的智能信號(hào)處理仿真驗(yàn)證平臺(tái)與原型系統(tǒng)開(kāi)發(fā)

具體研究問(wèn)題：如何構(gòu)建有效的仿真驗(yàn)證環(huán)境，并開(kāi)發(fā)可工程化應(yīng)用的原型系統(tǒng)，以驗(yàn)證所提算法的性能和實(shí)用性？

假設(shè)：通過(guò)構(gòu)建包含真實(shí)電磁干擾場(chǎng)景的仿真平臺(tái)，以及基于FPGA或?qū)Ｓ糜布脑拖到y(tǒng)，可以對(duì)所提算法進(jìn)行全面的性能評(píng)估和實(shí)時(shí)性測(cè)試，為算法的工程應(yīng)用提供支撐。

研究?jī)?nèi)容包括：首先，基于公開(kāi)數(shù)據(jù)集和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，構(gòu)建包含高功率微波干擾、脈沖噪聲、數(shù)字欺騙信號(hào)等典型干擾的復(fù)雜電磁環(huán)境仿真數(shù)據(jù)集；其次，開(kāi)發(fā)基于MATLAB/Simulink或Python等工具的仿真驗(yàn)證平臺(tái)，用于算法的性能測(cè)試和參數(shù)優(yōu)化；再次，利用FPGA或?qū)Ｓ眯盘?hào)處理芯片（如DSP、GPU），開(kāi)發(fā)所提核心算法的原型系統(tǒng)，進(jìn)行實(shí)時(shí)信號(hào)處理性能測(cè)試；最后，對(duì)原型系統(tǒng)進(jìn)行集成測(cè)試和性能評(píng)估，分析算法在不同硬件平臺(tái)上的效率、功耗和實(shí)時(shí)性表現(xiàn)，形成可工程化應(yīng)用的解決方案。

六.研究方法與技術(shù)路線

1.研究方法、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)收集與分析方法

本項(xiàng)目將采用理論分析、仿真實(shí)驗(yàn)與原型驗(yàn)證相結(jié)合的研究方法，系統(tǒng)地開(kāi)展復(fù)雜電磁環(huán)境下的智能信號(hào)處理技術(shù)研究。具體方法、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)收集與分析策略如下：

（1）研究方法

理論分析方法：對(duì)復(fù)雜電磁環(huán)境干擾特性、信號(hào)處理模型、算法性能邊界等進(jìn)行數(shù)學(xué)建模和理論推導(dǎo)，為算法設(shè)計(jì)和性能分析提供理論基礎(chǔ)。

機(jī)器學(xué)習(xí)方法：深度學(xué)習(xí)（DNN,CNN,RNN,LSTM,Transformer等）、強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Q-Learning,DDPG等）、遷移學(xué)習(xí)、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）等，用于構(gòu)建智能信號(hào)降噪、特征提取、分類識(shí)別模型。

信號(hào)處理方法：自適應(yīng)濾波（LMS,RLS,SMI等）、時(shí)頻分析（小波變換,Wigner-Ville分布等）、特征提?。≒CA,ICA,字典學(xué)習(xí)等）、統(tǒng)計(jì)信號(hào)處理等，作為智能算法的基礎(chǔ)或融合對(duì)象。

優(yōu)化算法：梯度下降及其變種（Adam,RMSprop等）、粒子群優(yōu)化（PSO）、遺傳算法（GA）等，用于模型參數(shù)優(yōu)化和模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。

（2）實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

仿真實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)：構(gòu)建包含高功率微波干擾、脈沖噪聲、數(shù)字欺騙信號(hào)（如AM/FM調(diào)制干擾、噪聲調(diào)制干擾等）的復(fù)雜電磁環(huán)境仿真平臺(tái)。平臺(tái)將支持不同干擾類型、強(qiáng)度、時(shí)頻特性的組合與動(dòng)態(tài)變化，用于算法的初步驗(yàn)證和參數(shù)優(yōu)化。實(shí)驗(yàn)將設(shè)計(jì)不同的信噪比（SNR）范圍、不同的干擾比例和組合方式，全面評(píng)估算法的性能。

真實(shí)數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)：利用合作單位或公開(kāi)數(shù)據(jù)集獲取包含真實(shí)復(fù)雜電磁環(huán)境下的雷達(dá)信號(hào)、通信信號(hào)等實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)。設(shè)計(jì)針對(duì)不同信號(hào)類型（如目標(biāo)信號(hào)、干擾信號(hào)）和不同應(yīng)用場(chǎng)景（如戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境、民用頻譜）的實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證算法在實(shí)際環(huán)境中的有效性和魯棒性。

對(duì)比實(shí)驗(yàn)：將所提智能算法與經(jīng)典的信號(hào)處理方法（如維納濾波、卡爾曼濾波、傳統(tǒng)自適應(yīng)濾波）、現(xiàn)有的深度學(xué)習(xí)信號(hào)處理方法進(jìn)行性能對(duì)比，從檢測(cè)率、誤檢率、降噪效果、特征準(zhǔn)確率、分類精度等多個(gè)維度評(píng)估算法的優(yōu)劣。

實(shí)時(shí)性測(cè)試：在FPGA或?qū)Ｓ糜布脚_(tái)上實(shí)現(xiàn)核心算法，測(cè)試算法的運(yùn)算復(fù)雜度（FLOPs）、吞吐率（Samples/Second）和資源占用情況，評(píng)估算法的實(shí)時(shí)性是否滿足應(yīng)用需求。

（3）數(shù)據(jù)收集

公開(kāi)數(shù)據(jù)集：收集國(guó)內(nèi)外公開(kāi)的雷達(dá)信號(hào)處理、通信信號(hào)處理相關(guān)數(shù)據(jù)集，如IEEE雷達(dá)信號(hào)處理挑戰(zhàn)賽數(shù)據(jù)集、公開(kāi)的通信信號(hào)庫(kù)等。

實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)：與相關(guān)科研單位或企業(yè)合作，獲取在真實(shí)或半實(shí)物仿真平臺(tái)中生成的復(fù)雜電磁環(huán)境下的實(shí)測(cè)信號(hào)數(shù)據(jù)。

仿真數(shù)據(jù)：利用設(shè)計(jì)的仿真平臺(tái)，根據(jù)不同的干擾模型和參數(shù)設(shè)置，生成大規(guī)模的仿真數(shù)據(jù)，用于模型訓(xùn)練和測(cè)試。

數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)收集到的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪、歸一化、特征工程等預(yù)處理操作，構(gòu)建統(tǒng)一的、高質(zhì)量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集。

（4）數(shù)據(jù)分析方法

性能評(píng)估指標(biāo)：采用信號(hào)處理領(lǐng)域的標(biāo)準(zhǔn)性能指標(biāo)，如檢測(cè)概率（Pd）、虛警概率（Pfa）、信噪比改善（SNRI）、均方誤差（MSE）、結(jié)構(gòu)相似性（SSIM，用于圖像類信號(hào)）、特征準(zhǔn)確率、分類精度、F1分?jǐn)?shù)等，定量評(píng)估算法的性能。

統(tǒng)計(jì)分析：對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，如計(jì)算不同算法在不同條件下的平均性能、置信區(qū)間等，評(píng)估算法的穩(wěn)定性和可靠性。

仿真分析：利用MATLAB、Python（結(jié)合NumPy,SciPy,Scikit-learn,PyTorch/TensorFlow等庫(kù)）等工具進(jìn)行算法仿真，分析算法的性能隨參數(shù)變化、信噪比變化、干擾類型變化等的趨勢(shì)。

信號(hào)分析：利用時(shí)頻分析工具（如MATLAB的tftool、Python的Spectrogram庫(kù)）可視化信號(hào)和干擾的時(shí)頻特性，分析算法對(duì)干擾抑制的效果和特征提取的質(zhì)量。

模型分析：利用深度學(xué)習(xí)可視化工具（如TensorBoard）分析模型的內(nèi)部工作機(jī)制，如權(quán)重分布、激活值模式、特征圖等，理解模型的學(xué)習(xí)過(guò)程和性能來(lái)源。

2.技術(shù)路線

本項(xiàng)目的研究將遵循“理論分析-模型設(shè)計(jì)-仿真驗(yàn)證-原型開(kāi)發(fā)-性能評(píng)估”的技術(shù)路線，分階段、有步驟地推進(jìn)研究目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。具體技術(shù)路線和關(guān)鍵步驟如下：

（1）第一階段：理論分析、模型設(shè)計(jì)與方法探索（第1-6個(gè)月）

*深入分析復(fù)雜電磁環(huán)境下的干擾特性及其對(duì)信號(hào)處理的影響。

*研究基于深度學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)加權(quán)濾波模型，設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和優(yōu)化算法。

*研究基于深度學(xué)習(xí)的多維信號(hào)特征提取與表示方法，設(shè)計(jì)融合框架。

*研究基于遷移學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)的智能信號(hào)分類與識(shí)別算法，設(shè)計(jì)模型結(jié)構(gòu)。

*初步設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)方案，選擇合適的仿真平臺(tái)和工具。

（2）第二階段：算法開(kāi)發(fā)與仿真驗(yàn)證（第7-18個(gè)月）

*基于第一階段的模型設(shè)計(jì)，利用MATLAB/Python開(kāi)發(fā)核心算法的原型代碼。

*在仿真平臺(tái)上進(jìn)行算法的初步驗(yàn)證，包括不同干擾場(chǎng)景下的降噪效果、特征提取質(zhì)量、分類識(shí)別精度等。

*與傳統(tǒng)方法、現(xiàn)有深度學(xué)習(xí)方法進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)，評(píng)估性能優(yōu)勢(shì)。

*根據(jù)仿真結(jié)果，對(duì)模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整。

*利用公開(kāi)數(shù)據(jù)集和部分實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行算法驗(yàn)證，初步評(píng)估模型的泛化能力。

*研究算法的實(shí)時(shí)性瓶頸，探索模型壓縮和硬件加速方案。

（3）第三階段：原型系統(tǒng)開(kāi)發(fā)與實(shí)時(shí)性測(cè)試（第19-30個(gè)月）

*選擇合適的FPGA或?qū)Ｓ糜布脚_(tái)，進(jìn)行算法的硬件實(shí)現(xiàn)。

*開(kāi)發(fā)基于硬件的原型系統(tǒng)，進(jìn)行實(shí)時(shí)信號(hào)處理性能測(cè)試。

*評(píng)估原型系統(tǒng)的運(yùn)算效率、吞吐率和資源占用情況，驗(yàn)證實(shí)時(shí)性。

*根據(jù)硬件測(cè)試結(jié)果，進(jìn)一步優(yōu)化算法和模型結(jié)構(gòu)，考慮計(jì)算復(fù)雜度的權(quán)衡。

*完善實(shí)驗(yàn)方案，利用更全面的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)性的性能評(píng)估。

（4）第四階段：綜合評(píng)估、成果總結(jié)與文檔化（第31-36個(gè)月）

*對(duì)整個(gè)項(xiàng)目的研究成果進(jìn)行全面的綜合評(píng)估，包括理論創(chuàng)新點(diǎn)、技術(shù)突破點(diǎn)、性能指標(biāo)達(dá)成情況等。

*撰寫(xiě)研究報(bào)告、技術(shù)文檔，整理算法代碼和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。

*準(zhǔn)備項(xiàng)目結(jié)題材料，總結(jié)研究經(jīng)驗(yàn)，提出未來(lái)研究方向。

*探索成果的推廣應(yīng)用途徑，形成可工程化應(yīng)用的解決方案。

本項(xiàng)目的技術(shù)路線強(qiáng)調(diào)理論指導(dǎo)實(shí)踐，通過(guò)仿真與實(shí)測(cè)相結(jié)合的方式進(jìn)行驗(yàn)證，注重算法的實(shí)時(shí)性與實(shí)用性，旨在最終構(gòu)建一套高效、魯棒、實(shí)用的復(fù)雜電磁環(huán)境智能信號(hào)處理技術(shù)體系。

七．創(chuàng)新點(diǎn)

本項(xiàng)目面向復(fù)雜電磁環(huán)境下的信號(hào)處理挑戰(zhàn)，旨在突破現(xiàn)有技術(shù)的局限性，實(shí)現(xiàn)信號(hào)降噪、特征提取和智能識(shí)別的顯著性能提升。項(xiàng)目在理論、方法和應(yīng)用層面均具有顯著的創(chuàng)新性，具體體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

（1）理論創(chuàng)新：構(gòu)建動(dòng)態(tài)自適應(yīng)的信號(hào)干擾交互理論框架

現(xiàn)有信號(hào)處理理論大多基于靜態(tài)假設(shè)或?qū)Ω蓴_類型有特定先驗(yàn)知識(shí)。本項(xiàng)目創(chuàng)新性地提出構(gòu)建一個(gè)動(dòng)態(tài)自適應(yīng)的信號(hào)干擾交互理論框架，以適應(yīng)復(fù)雜電磁環(huán)境中干擾類型、強(qiáng)度、時(shí)頻特性的快速變化。這一理論框架的核心在于，將信號(hào)與干擾視為一個(gè)動(dòng)態(tài)博弈系統(tǒng)，利用智能算法實(shí)時(shí)感知環(huán)境變化，并自適應(yīng)地調(diào)整信號(hào)處理策略。具體而言，項(xiàng)目將結(jié)合深度學(xué)習(xí)模型的非線性建模能力和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)決策能力，理論分析智能模型如何通過(guò)與環(huán)境（模擬或真實(shí)的電磁環(huán)境）的交互，學(xué)習(xí)到信號(hào)與干擾的協(xié)同演化規(guī)律，并據(jù)此構(gòu)建最優(yōu)的信號(hào)處理策略。這包括對(duì)干擾特性的自適應(yīng)建模理論、基于風(fēng)險(xiǎn)最小化的動(dòng)態(tài)加權(quán)決策理論、以及智能算法與信號(hào)物理特性的耦合機(jī)理分析等。這種理論上的突破將超越傳統(tǒng)基于統(tǒng)計(jì)模型的固定結(jié)構(gòu)濾波器或分類器，為復(fù)雜電磁環(huán)境下的信號(hào)處理提供更普適、更智能的理論指導(dǎo)。

（2）方法創(chuàng)新：提出融合動(dòng)態(tài)加權(quán)與多維特征融合的智能處理方法體系

在信號(hào)降噪方面，項(xiàng)目創(chuàng)新性地提出融合深度學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)加權(quán)濾波與稀疏表示分離的混合降噪方法。傳統(tǒng)的自適應(yīng)濾波器（如LMS、RLS）在強(qiáng)非線性干擾下易陷入局部最優(yōu)或發(fā)散，而純粹的深度降噪模型可能缺乏對(duì)干擾物理特性的理解。本項(xiàng)目提出的設(shè)計(jì)是：首先，利用深度學(xué)習(xí)模型（如基于DBN或Transformer的模型）對(duì)實(shí)時(shí)環(huán)境中的干擾特性進(jìn)行快速、準(zhǔn)確的識(shí)別與建模，并據(jù)此生成動(dòng)態(tài)權(quán)重分布，實(shí)現(xiàn)對(duì)濾波器核函數(shù)或系數(shù)的自適應(yīng)調(diào)整；其次，將動(dòng)態(tài)加權(quán)濾波后的信號(hào)（或原始信號(hào)）輸入到稀疏表示框架中，利用智能優(yōu)化算法（如聯(lián)合稀疏與貝葉斯優(yōu)化）實(shí)現(xiàn)信號(hào)與干擾的有效分離。這種混合方法旨在結(jié)合深度學(xué)習(xí)的全局優(yōu)化能力和稀疏表示的精確分離能力，實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜、強(qiáng)干擾下的信號(hào)降噪，同時(shí)保留信號(hào)的關(guān)鍵特征。

在特征提取與表示方面，項(xiàng)目創(chuàng)新性地提出一種融合CNN、RNN（或LSTM）與物理信息約束的多維特征融合框架?，F(xiàn)有方法往往側(cè)重于單一維度（時(shí)頻域或空間域）的特征提取，或簡(jiǎn)單拼接不同維度的特征，缺乏對(duì)信號(hào)內(nèi)在結(jié)構(gòu)和干擾模式的深刻理解。本項(xiàng)目提出的方法是：利用CNN自動(dòng)學(xué)習(xí)信號(hào)的局部時(shí)頻模式；利用RNN（或LSTM）捕捉信號(hào)在時(shí)間序列或空間維度上的長(zhǎng)程依賴關(guān)系；同時(shí)，引入小波變換或經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解等物理信息約束，確保提取的特征符合信號(hào)的物理產(chǎn)生機(jī)制。更重要的是，通過(guò)共享層或注意力機(jī)制等方式，實(shí)現(xiàn)不同維度特征之間的深度融合與相互增強(qiáng)，構(gòu)建一個(gè)能夠全面、深刻表征復(fù)雜信號(hào)與干擾協(xié)同演化特征的多維特征表示模型。這種方法有望克服單一特征提取方法的局限性，顯著提升模型在復(fù)雜電磁環(huán)境下的泛化能力和魯棒性。

在智能分類與識(shí)別方面，項(xiàng)目創(chuàng)新性地提出一種融合遷移學(xué)習(xí)與自適應(yīng)強(qiáng)化學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)智能識(shí)別算法?，F(xiàn)有方法通常需要針對(duì)特定環(huán)境或干擾類型重新訓(xùn)練模型，泛化能力差。本項(xiàng)目提出的方法是：利用遷移學(xué)習(xí)技術(shù)，將在多個(gè)源域（包含不同類型干擾或信號(hào)源的數(shù)據(jù)）上預(yù)訓(xùn)練的模型作為起點(diǎn)，通過(guò)少量目標(biāo)域（當(dāng)前面臨的具體復(fù)雜環(huán)境）數(shù)據(jù)進(jìn)行快速適應(yīng)和微調(diào)，實(shí)現(xiàn)模型的快速部署和泛化。同時(shí)，引入自適應(yīng)強(qiáng)化學(xué)習(xí)，使分類器能夠根據(jù)實(shí)時(shí)反饋（如識(shí)別結(jié)果與實(shí)際情況的差異）不斷優(yōu)化自身策略，動(dòng)態(tài)調(diào)整分類決策，以應(yīng)對(duì)干擾的實(shí)時(shí)變化。這種融合方法旨在平衡模型的快速適應(yīng)能力和持續(xù)優(yōu)化能力，實(shí)現(xiàn)對(duì)動(dòng)態(tài)復(fù)雜電磁環(huán)境下的高可靠、實(shí)時(shí)識(shí)別。

（3）應(yīng)用創(chuàng)新：面向真實(shí)復(fù)雜電磁環(huán)境的智能信號(hào)處理原型系統(tǒng)開(kāi)發(fā)

本項(xiàng)目的應(yīng)用創(chuàng)新體現(xiàn)在將研究成果轉(zhuǎn)化為可工程化應(yīng)用的解決方案。當(dāng)前，許多智能信號(hào)處理研究仍停留在仿真層面或概念驗(yàn)證階段，缺乏面向真實(shí)復(fù)雜電磁環(huán)境和硬件平臺(tái)的考量。本項(xiàng)目將投入大量精力開(kāi)發(fā)基于FPGA或?qū)Ｓ眯盘?hào)處理芯片的原型系統(tǒng)，對(duì)核心算法進(jìn)行實(shí)時(shí)性測(cè)試和優(yōu)化。這包括研究輕量化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、模型量化與剪枝、硬件加速算法等，以解決深度學(xué)習(xí)模型計(jì)算復(fù)雜度高、實(shí)時(shí)性受限的問(wèn)題。通過(guò)原型系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)，項(xiàng)目不僅能夠驗(yàn)證算法在真實(shí)硬件平臺(tái)上的性能和效率，還能夠探索算法向?qū)嶋H裝備轉(zhuǎn)化的可行路徑，形成一套包含理論、算法、軟件和硬件的原型系統(tǒng)解決方案，為相關(guān)領(lǐng)域的工程應(yīng)用提供有力支撐。這種從理論到實(shí)踐、從仿真到原型的完整閉環(huán)，是本項(xiàng)目的重要應(yīng)用創(chuàng)新點(diǎn)，將顯著提升研究成果的實(shí)用價(jià)值。

八．預(yù)期成果

本項(xiàng)目旨在攻克復(fù)雜電磁環(huán)境下的智能信號(hào)處理難題，預(yù)期在理論、方法、技術(shù)及人才培養(yǎng)等方面取得系列創(chuàng)新成果，具體如下：

（1）理論成果

預(yù)期建立一套描述復(fù)雜電磁環(huán)境下信號(hào)與干擾動(dòng)態(tài)交互的理論框架。通過(guò)引入深度學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)的理論視角，分析智能模型如何感知環(huán)境、學(xué)習(xí)規(guī)律并做出最優(yōu)決策，為自適應(yīng)信號(hào)處理、特征提取和智能識(shí)別提供新的理論依據(jù)。預(yù)期在動(dòng)態(tài)加權(quán)濾波的理論模型、多維特征融合的信息度量、遷移學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)在信號(hào)處理中結(jié)合的優(yōu)化機(jī)理等方面取得突破，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文，構(gòu)建具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的理論體系，深化對(duì)復(fù)雜電磁環(huán)境下信號(hào)處理本質(zhì)規(guī)律的認(rèn)識(shí)。

預(yù)期開(kāi)發(fā)出一系列改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)原則。針對(duì)信號(hào)處理任務(wù)的特點(diǎn)，研究輕量化、高效能的深度網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，探索物理信息與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的混合建模方法，為解決深度學(xué)習(xí)模型在實(shí)時(shí)性、可解釋性和泛化能力方面的挑戰(zhàn)提供理論指導(dǎo)。預(yù)期在模型壓縮、量化、加速等方面形成一套系統(tǒng)的理論方法，為后續(xù)算法的工程化應(yīng)用奠定堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。

（2）方法成果

預(yù)期提出一套完整的面向復(fù)雜電磁環(huán)境的智能信號(hào)處理方法體系。具體包括：創(chuàng)新性的動(dòng)態(tài)自適應(yīng)信號(hào)降噪方法，能夠在強(qiáng)非線性、非平穩(wěn)、多源混合干擾下實(shí)現(xiàn)信號(hào)的有效恢復(fù)；高效的多維信號(hào)智能特征提取與表示方法，能夠生成對(duì)復(fù)雜電磁環(huán)境具有良好適應(yīng)性和判別力的特征表示；以及先進(jìn)的適應(yīng)動(dòng)態(tài)電磁環(huán)境的智能信號(hào)分類與識(shí)別算法，能夠?qū)崟r(shí)、準(zhǔn)確地識(shí)別目標(biāo)信號(hào)并對(duì)抗各類干擾。預(yù)期這些方法在檢測(cè)概率、信噪比改善、特征準(zhǔn)確率、分類精度等關(guān)鍵性能指標(biāo)上，相較于現(xiàn)有方法有顯著提升，特別是在惡劣的復(fù)雜電磁環(huán)境下展現(xiàn)出優(yōu)越性能。

預(yù)期形成一套融合多種智能計(jì)算技術(shù)的混合信號(hào)處理策略。探索深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)等多種智能技術(shù)在不同信號(hào)處理任務(wù)中的協(xié)同作用機(jī)制，開(kāi)發(fā)能夠根據(jù)環(huán)境變化自動(dòng)選擇或切換最優(yōu)處理策略的混合智能系統(tǒng)。這種方法有望進(jìn)一步提升系統(tǒng)在復(fù)雜、動(dòng)態(tài)、未知環(huán)境下的魯棒性和適應(yīng)性。

（3）技術(shù)成果

預(yù)期開(kāi)發(fā)一套面向復(fù)雜電磁環(huán)境的智能信號(hào)處理仿真驗(yàn)證平臺(tái)。該平臺(tái)將包含豐富的仿真干擾模型、靈活的參數(shù)配置界面、全面的性能評(píng)估工具，以及標(biāo)準(zhǔn)化的測(cè)試數(shù)據(jù)集，為智能信號(hào)處理算法的快速開(kāi)發(fā)、測(cè)試和比較提供高效支撐，促進(jìn)該領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新。

預(yù)期研制出一套基于FPGA或?qū)Ｓ糜布闹悄苄盘?hào)處理原型系統(tǒng)。通過(guò)在硬件平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)核心算法，對(duì)算法的實(shí)時(shí)性、計(jì)算復(fù)雜度、資源占用率等進(jìn)行實(shí)測(cè)評(píng)估，并驗(yàn)證算法在實(shí)際硬件環(huán)境下的性能和可行性。原型系統(tǒng)將包含信號(hào)采集、預(yù)處理、智能處理、結(jié)果輸出等模塊，為后續(xù)的系統(tǒng)集成和應(yīng)用推廣提供技術(shù)基礎(chǔ)。

預(yù)期形成一套完整的智能信號(hào)處理技術(shù)文檔和算法庫(kù)。詳細(xì)記錄項(xiàng)目的研究方法、算法設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)、實(shí)驗(yàn)結(jié)果和應(yīng)用說(shuō)明，并開(kāi)發(fā)可復(fù)用的算法模塊庫(kù)，方便后續(xù)研究者和工程技術(shù)人員查閱、使用和改進(jìn)。

（4）應(yīng)用價(jià)值與人才培養(yǎng)

預(yù)期研究成果將具有重要的應(yīng)用價(jià)值，能夠直接服務(wù)于國(guó)防安全和國(guó)民經(jīng)濟(jì)建設(shè)。在國(guó)防領(lǐng)域，可應(yīng)用于提升雷達(dá)系統(tǒng)、電子戰(zhàn)裝備、戰(zhàn)場(chǎng)通信系統(tǒng)的性能，增強(qiáng)我軍在復(fù)雜電磁環(huán)境下的信息獲取、目標(biāo)探測(cè)、干擾對(duì)抗和通信保障能力。在民用領(lǐng)域，可應(yīng)用于智能交通系統(tǒng)（如車輛信號(hào)處理）、頻譜資源管理、公共安全監(jiān)控、通信網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化等領(lǐng)域，提升相關(guān)系統(tǒng)的抗干擾能力和智能化水平，產(chǎn)生顯著的社會(huì)和經(jīng)濟(jì)效益。

預(yù)期通過(guò)本項(xiàng)目的實(shí)施，培養(yǎng)一批掌握復(fù)雜電磁環(huán)境智能信號(hào)處理前沿技術(shù)的復(fù)合型人才，提升研究團(tuán)隊(duì)在該領(lǐng)域的整體研發(fā)實(shí)力和國(guó)際影響力。項(xiàng)目成果的推廣應(yīng)用將帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，促進(jìn)我國(guó)在高端電子裝備、芯片等領(lǐng)域的自主創(chuàng)新能力提升，為建設(shè)科技強(qiáng)國(guó)貢獻(xiàn)力量。

九.項(xiàng)目實(shí)施計(jì)劃

（1）項(xiàng)目時(shí)間規(guī)劃

本項(xiàng)目計(jì)劃總周期為36個(gè)月，分為四個(gè)階段實(shí)施，具體時(shí)間規(guī)劃及任務(wù)安排如下：

第一階段：理論分析、模型設(shè)計(jì)與方法探索（第1-6個(gè)月）

*任務(wù)分配：

*第1-2個(gè)月：深入調(diào)研復(fù)雜電磁環(huán)境現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)，分析現(xiàn)有信號(hào)處理方法及智能信號(hào)處理技術(shù)瓶頸；完成國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀的詳細(xì)梳理與對(duì)比分析。

*第3-4個(gè)月：開(kāi)展干擾特性建模研究，分析高功率微波、脈沖噪聲、數(shù)字欺騙等典型干擾的數(shù)學(xué)表達(dá)與演化規(guī)律；初步設(shè)計(jì)動(dòng)態(tài)自適應(yīng)信號(hào)降噪模型的理論框架。

*第5-6個(gè)月：設(shè)計(jì)多維信號(hào)智能特征提取與表示方法的理論基礎(chǔ)，研究深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)信號(hào)處理方法的融合機(jī)制；初步設(shè)計(jì)基于遷移學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)的智能分類識(shí)別算法框架；完成詳細(xì)的技術(shù)路線圖和實(shí)驗(yàn)方案設(shè)計(jì)。

*進(jìn)度安排：

*第1-3個(gè)月為啟動(dòng)與基礎(chǔ)研究階段，重點(diǎn)完成文獻(xiàn)調(diào)研、理論準(zhǔn)備和初步方案設(shè)計(jì)。

*第4-6個(gè)月為深化研究與模型設(shè)計(jì)階段，重點(diǎn)完成核心算法的理論建模和初步框架搭建。

*階段結(jié)束時(shí)，需提交階段性研究報(bào)告，明確下一階段的研究重點(diǎn)和技術(shù)路線。

第二階段：算法開(kāi)發(fā)與仿真驗(yàn)證（第7-18個(gè)月）

*任務(wù)分配：

*第7-10個(gè)月：利用MATLAB/Python開(kāi)發(fā)核心算法的原型代碼，包括動(dòng)態(tài)加權(quán)濾波模塊、多維特征融合模塊、智能分類識(shí)別模塊。

*第11-14個(gè)月：在仿真平臺(tái)上進(jìn)行算法的初步驗(yàn)證，包括不同信噪比、不同干擾類型下的性能測(cè)試；完成與傳統(tǒng)方法、現(xiàn)有深度學(xué)習(xí)方法的小規(guī)模對(duì)比實(shí)驗(yàn)。

*第15-18個(gè)月：根據(jù)仿真結(jié)果，對(duì)模型結(jié)構(gòu)、參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整；利用公開(kāi)數(shù)據(jù)集進(jìn)行算法驗(yàn)證，評(píng)估模型泛化能力；開(kāi)始研究算法的實(shí)時(shí)性瓶頸，探索模型壓縮和硬件加速方案。

*進(jìn)度安排：

*第7-12個(gè)月為算法開(kāi)發(fā)與初步驗(yàn)證階段，重點(diǎn)完成算法原型實(shí)現(xiàn)和基礎(chǔ)性能驗(yàn)證。

*第13-18個(gè)月為算法優(yōu)化與深入驗(yàn)證階段，重點(diǎn)完成算法參數(shù)調(diào)優(yōu)、多數(shù)據(jù)集驗(yàn)證和實(shí)時(shí)性初步探索。

*階段結(jié)束時(shí)，需提交階段性研究報(bào)告，包括詳細(xì)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果、性能對(duì)比分析和初步的算法優(yōu)化方案。

第三階段：原型系統(tǒng)開(kāi)發(fā)與實(shí)時(shí)性測(cè)試（第19-30個(gè)月）

*任務(wù)分配：

*第19-22個(gè)月：選擇合適的FPGA或?qū)Ｓ糜布脚_(tái)（如XilinxZynq系列、IntelMovidiusNCS等），完成核心算法的硬件實(shí)現(xiàn)（HDL代碼編寫(xiě)或API接口調(diào)用）。

*第23-26個(gè)月：開(kāi)發(fā)基于硬件的原型系統(tǒng)，包括信號(hào)輸入輸出接口、控制邏輯和算法部署模塊；進(jìn)行初步的硬件測(cè)試，驗(yàn)證算法的基本功能。

*第27-30個(gè)月：對(duì)原型系統(tǒng)進(jìn)行全面的實(shí)時(shí)性測(cè)試，評(píng)估運(yùn)算效率、吞吐率和資源占用情況；根據(jù)測(cè)試結(jié)果，對(duì)算法和硬件實(shí)現(xiàn)進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化，考慮計(jì)算復(fù)雜度的權(quán)衡。

*進(jìn)度安排：

*第19-24個(gè)月為硬件實(shí)現(xiàn)與初步測(cè)試階段，重點(diǎn)完成算法的硬件移植和系統(tǒng)的初步構(gòu)建。

*第25-30個(gè)月為系統(tǒng)優(yōu)化與全面測(cè)試階段，重點(diǎn)完成系統(tǒng)性能優(yōu)化和實(shí)時(shí)性驗(yàn)證。

*階段結(jié)束時(shí)，需提交階段性研究報(bào)告，包括硬件實(shí)現(xiàn)方案、原型系統(tǒng)測(cè)試結(jié)果和性能分析報(bào)告。

第四階段：綜合評(píng)估、成果總結(jié)與文檔化（第31-36個(gè)月）

*任務(wù)分配：

*第31-33個(gè)月：對(duì)整個(gè)項(xiàng)目的研究成果進(jìn)行全面的綜合評(píng)估，包括理論創(chuàng)新點(diǎn)、技術(shù)突破點(diǎn)、性能指標(biāo)達(dá)成情況等；利用更全面的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)性的性能評(píng)估。

*第34-35個(gè)月：撰寫(xiě)研究報(bào)告、技術(shù)文檔，整理算法代碼和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)；準(zhǔn)備項(xiàng)目結(jié)題材料。

*第36個(gè)月：進(jìn)行項(xiàng)目總結(jié)，提出未來(lái)研究方向；探索成果的推廣應(yīng)用途徑。

*進(jìn)度安排：

*第31-34個(gè)月為成果評(píng)估與總結(jié)階段，重點(diǎn)完成全面的技術(shù)總結(jié)和成果梳理。

*第35-36個(gè)月為文檔化與結(jié)題階段，重點(diǎn)完成項(xiàng)目報(bào)告撰寫(xiě)和結(jié)題準(zhǔn)備。

（2）風(fēng)險(xiǎn)管理策略

本項(xiàng)目在理論探索、算法設(shè)計(jì)、硬件實(shí)現(xiàn)等方面可能面臨一定的技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)，為此制定以下風(fēng)險(xiǎn)管理策略：

***理論風(fēng)險(xiǎn)與對(duì)策**：在構(gòu)建動(dòng)態(tài)自適應(yīng)理論框架時(shí)，可能面臨數(shù)學(xué)建模復(fù)雜度高、理論推導(dǎo)困難的風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)策是：加強(qiáng)跨學(xué)科合作，引入理論物理、博弈論等多領(lǐng)域?qū)＜遥徊捎梅植浇７椒?，先從?jiǎn)化模型入手，逐步增加復(fù)雜度；充分利用現(xiàn)有仿真工具進(jìn)行理論驗(yàn)證，確保模型的合理性和有效性。

***算法風(fēng)險(xiǎn)與對(duì)策**：智能算法的性能可能因訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足、模型過(guò)擬合、計(jì)算復(fù)雜度過(guò)高等問(wèn)題而未達(dá)預(yù)期。對(duì)策是：拓展數(shù)據(jù)獲取渠道，結(jié)合仿真生成數(shù)據(jù)和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)構(gòu)建大規(guī)模、多樣化的數(shù)據(jù)集；采用正則化技術(shù)、集成學(xué)習(xí)等方法防止過(guò)擬合；優(yōu)先研發(fā)輕量化模型，并探索硬件加速方案，平衡算法性能與實(shí)時(shí)性要求。

***硬件實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)與對(duì)策**：算法在硬件平臺(tái)上的移植可能遇到資源限制、時(shí)序約束、功耗過(guò)高等問(wèn)題。對(duì)策是：在設(shè)計(jì)階段進(jìn)行充分的硬件資源評(píng)估和功耗分析；采用模塊化設(shè)計(jì)，將復(fù)雜算法分解為多個(gè)可并行處理的單元；選擇合適的硬件平臺(tái)，或考慮采用軟硬協(xié)同設(shè)計(jì)方法；預(yù)留一定的硬件冗余，應(yīng)對(duì)可能的性能瓶頸。

***進(jìn)度風(fēng)險(xiǎn)與對(duì)策**：項(xiàng)目可能因關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)不順利、實(shí)驗(yàn)結(jié)果不理想、人員變動(dòng)等因素導(dǎo)致進(jìn)度滯后。對(duì)策是：制定詳細(xì)的技術(shù)路線圖和里程碑計(jì)劃，定期進(jìn)行進(jìn)度評(píng)估和風(fēng)險(xiǎn)排查；建立有效的溝通機(jī)制，確保信息暢通；加強(qiáng)團(tuán)隊(duì)建設(shè)，培養(yǎng)多面手，降低人員變動(dòng)帶來(lái)的影響；預(yù)留一定的緩沖時(shí)間，應(yīng)對(duì)不可預(yù)見(jiàn)的困難。

***應(yīng)用轉(zhuǎn)化風(fēng)險(xiǎn)與對(duì)策**：研究成果可能因與實(shí)際應(yīng)用需求脫節(jié)、知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)不力等因素難以轉(zhuǎn)化應(yīng)用。對(duì)策是：加強(qiáng)與應(yīng)用單位的溝通協(xié)作，開(kāi)展需求導(dǎo)向的研究；注重知識(shí)產(chǎn)權(quán)的布局，及時(shí)申請(qǐng)專利；探索多種轉(zhuǎn)化路徑，如技術(shù)許可、合作開(kāi)發(fā)、成果孵化等，促進(jìn)研究成果的產(chǎn)業(yè)化。

十.項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)

（1）項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)成員的專業(yè)背景與研究經(jīng)驗(yàn)

本項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)由來(lái)自電子信息領(lǐng)域具有豐富研究經(jīng)驗(yàn)的教授、研究員及博士后、博士構(gòu)成，團(tuán)隊(duì)成員專業(yè)覆蓋信號(hào)與信息處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、電磁場(chǎng)與微波技術(shù)、硬件設(shè)計(jì)等多個(gè)方向，形成了理論、算法、實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用的完整技術(shù)鏈條，能夠有效應(yīng)對(duì)復(fù)雜電磁環(huán)境智能信號(hào)處理中的技術(shù)挑戰(zhàn)。團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人張明教授，長(zhǎng)期從事自適應(yīng)信號(hào)處理與智能信號(hào)處理研究，在復(fù)雜電磁環(huán)境下的信號(hào)檢測(cè)與干擾抑制領(lǐng)域積累了深厚的理論功底和豐富的工程經(jīng)驗(yàn)，曾主持國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目1項(xiàng)，在IEEETransactionsonSignalProcessing等頂級(jí)期刊發(fā)表高水平論文20余篇，擁有多項(xiàng)發(fā)明專利。團(tuán)隊(duì)成員李紅博士在深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于信號(hào)處理方面具有突出成果，主導(dǎo)開(kāi)發(fā)了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征提取算法，在多項(xiàng)國(guó)際雷達(dá)信號(hào)處理競(jìng)賽中取得優(yōu)異成績(jī)，擅長(zhǎng)模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)與優(yōu)化。王強(qiáng)研究員專注于非線性信號(hào)處理與機(jī)器學(xué)習(xí)算法研究，在脈沖噪聲抑制和稀疏表示理論方面有獨(dú)到見(jiàn)解，曾參與多項(xiàng)國(guó)防預(yù)研項(xiàng)目，發(fā)表核心期刊論文15篇，擁有多項(xiàng)軟件著作權(quán)。趙磊博士后擅長(zhǎng)硬件加速與嵌入式系統(tǒng)開(kāi)發(fā)，精通FPGA設(shè)計(jì)與專用芯片實(shí)現(xiàn)，在智能信號(hào)處理算法的硬件落地方面具有豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，負(fù)責(zé)完成多個(gè)基于硬件的原型系統(tǒng)開(kāi)發(fā)。團(tuán)隊(duì)成員劉洋教授在復(fù)雜電磁環(huán)境建模與仿真方面經(jīng)驗(yàn)豐富，構(gòu)建了多個(gè)高保真度電磁干擾仿真平臺(tái)，為算法驗(yàn)證提供了有力支撐。團(tuán)隊(duì)成員具有多項(xiàng)國(guó)家級(jí)科研項(xiàng)目經(jīng)歷，承擔(dān)過(guò)雷達(dá)信號(hào)處理、通信抗干擾等課題，具備完成高水平研究任務(wù)的實(shí)力和經(jīng)驗(yàn)。

（2）團(tuán)隊(duì)成員的角色分配與合作模式

本項(xiàng)