課題申報(bào)書(shū)找不到怎么辦一、封面內(nèi)容

項(xiàng)目名稱：面向復(fù)雜電磁環(huán)境下的自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)處理關(guān)鍵技術(shù)研究

申請(qǐng)人姓名及聯(lián)系方式：張明，研究郵箱：zhangming@

所屬單位：中國(guó)科學(xué)院電子研究所雷達(dá)與信號(hào)處理國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室

申報(bào)日期：2023年11月15日

項(xiàng)目類別：應(yīng)用基礎(chǔ)研究

二．項(xiàng)目摘要

本課題聚焦于復(fù)雜電磁環(huán)境下自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)處理的關(guān)鍵技術(shù)，旨在突破傳統(tǒng)雷達(dá)系統(tǒng)在強(qiáng)干擾、多徑衰落、目標(biāo)隱蔽等場(chǎng)景下的性能瓶頸。項(xiàng)目以認(rèn)知雷達(dá)理論為基礎(chǔ)，研究信號(hào)感知、環(huán)境建模與智能決策的協(xié)同機(jī)制，重點(diǎn)解決自適應(yīng)波形設(shè)計(jì)、稀疏表示重構(gòu)、干擾特征挖掘及認(rèn)知算法優(yōu)化等核心問(wèn)題。通過(guò)構(gòu)建多物理場(chǎng)耦合仿真平臺(tái)，結(jié)合深度學(xué)習(xí)與統(tǒng)計(jì)信號(hào)處理方法，實(shí)現(xiàn)雷達(dá)信號(hào)在時(shí)頻域的精細(xì)化解析與動(dòng)態(tài)資源分配。項(xiàng)目擬開(kāi)發(fā)一套包含波形生成器、干擾識(shí)別器、目標(biāo)跟蹤器和智能決策模塊的軟硬件原型系統(tǒng)，驗(yàn)證在復(fù)雜電磁干擾下10dB的信噪比提升與目標(biāo)探測(cè)概率的80%以上增長(zhǎng)。預(yù)期成果包括形成一套自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)處理的理論體系、開(kāi)發(fā)三種新型認(rèn)知算法、申請(qǐng)五項(xiàng)發(fā)明專利及發(fā)表三篇高水平期刊論文。本研究的成功實(shí)施將為未來(lái)戰(zhàn)場(chǎng)雷達(dá)系統(tǒng)、無(wú)人機(jī)探測(cè)預(yù)警及智能交通等應(yīng)用領(lǐng)域提供核心技術(shù)支撐，具有顯著的理論創(chuàng)新價(jià)值與工程應(yīng)用前景。

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)代雷達(dá)系統(tǒng)已成為國(guó)防安全、國(guó)家安全、國(guó)民經(jīng)濟(jì)建設(shè)和社會(huì)發(fā)展的重要技術(shù)支撐。特別是隨著電子信息技術(shù)、微電子技術(shù)、等技術(shù)的飛速發(fā)展，雷達(dá)系統(tǒng)的應(yīng)用范圍日益廣泛，性能要求也越來(lái)越高。然而，在日益復(fù)雜的電磁環(huán)境中，雷達(dá)系統(tǒng)面臨著前所未有的挑戰(zhàn)。復(fù)雜電磁環(huán)境主要包括強(qiáng)電子干擾、密集的多徑效應(yīng)、目標(biāo)隱身與低可探測(cè)性、以及多平臺(tái)、多頻段、多功能的電磁信號(hào)共存等特征。這些因素嚴(yán)重影響了雷達(dá)系統(tǒng)的探測(cè)性能、測(cè)向精度、測(cè)距精度以及目標(biāo)識(shí)別能力，甚至導(dǎo)致系統(tǒng)失效。

當(dāng)前，國(guó)內(nèi)外在復(fù)雜電磁環(huán)境下的雷達(dá)信號(hào)處理技術(shù)方面已經(jīng)進(jìn)行了一系列的研究工作，并取得了一定的進(jìn)展。例如，自適應(yīng)抗干擾技術(shù)通過(guò)實(shí)時(shí)調(diào)整雷達(dá)波形和信號(hào)處理參數(shù)，能夠有效抑制干擾信號(hào)，提高信干噪比；多普勒處理技術(shù)能夠區(qū)分運(yùn)動(dòng)目標(biāo)與靜止雜波，提高目標(biāo)探測(cè)概率；波束形成技術(shù)能夠增強(qiáng)目標(biāo)方向上的信號(hào)功率，抑制雜波和干擾；認(rèn)知雷達(dá)技術(shù)通過(guò)模擬人腦的認(rèn)知過(guò)程，使雷達(dá)系統(tǒng)能夠感知環(huán)境、學(xué)習(xí)知識(shí)、做出決策，從而實(shí)現(xiàn)更加智能化的信號(hào)處理和目標(biāo)探測(cè)。盡管如此，現(xiàn)有技術(shù)仍存在一些亟待解決的問(wèn)題。

首先，傳統(tǒng)自適應(yīng)雷達(dá)系統(tǒng)大多基于固定的干擾模型和統(tǒng)計(jì)假設(shè)，難以應(yīng)對(duì)時(shí)變、空變、頻變的復(fù)雜電磁環(huán)境。當(dāng)干擾特性與預(yù)設(shè)模型不符時(shí)，系統(tǒng)的性能會(huì)顯著下降。此外，傳統(tǒng)自適應(yīng)算法的計(jì)算復(fù)雜度較高，實(shí)時(shí)性難以滿足要求，尤其是在高性能雷達(dá)系統(tǒng)中。

其次，多徑效應(yīng)是復(fù)雜電磁環(huán)境下的一個(gè)重要問(wèn)題。多徑信號(hào)的存在會(huì)導(dǎo)致信號(hào)失真、目標(biāo)位置模糊、測(cè)距測(cè)向精度下降等問(wèn)題?，F(xiàn)有的多徑抑制技術(shù)，如空時(shí)自適應(yīng)處理（STAP），在硬件資源受限的情況下，性能提升有限，且容易受到角度欺騙干擾的影響。

再次，目標(biāo)隱身與低可探測(cè)性技術(shù)的快速發(fā)展，使得傳統(tǒng)雷達(dá)系統(tǒng)的探測(cè)難度越來(lái)越大。隱身目標(biāo)通過(guò)外形設(shè)計(jì)、吸波材料應(yīng)用等手段，顯著降低了雷達(dá)反射截面積（RCS），給目標(biāo)探測(cè)帶來(lái)了極大的挑戰(zhàn)。此外，低可探測(cè)性目標(biāo)還可能采用誘餌、干擾彈等手段進(jìn)行欺騙干擾，進(jìn)一步增加了雷達(dá)系統(tǒng)的探測(cè)難度。

最后，隨著電子戰(zhàn)技術(shù)的不斷發(fā)展，電子干擾手段日益多樣化、智能化，對(duì)雷達(dá)系統(tǒng)的生存能力提出了更高的要求。干擾機(jī)可以通過(guò)模擬目標(biāo)信號(hào)、發(fā)射強(qiáng)干擾信號(hào)等方式，干擾雷達(dá)的正常工作。如何有效對(duì)抗這些先進(jìn)的干擾手段，是當(dāng)前雷達(dá)信號(hào)處理技術(shù)面臨的一個(gè)重要挑戰(zhàn)。

因此，開(kāi)展面向復(fù)雜電磁環(huán)境下的自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)處理關(guān)鍵技術(shù)研究具有重要的理論意義和現(xiàn)實(shí)意義。本課題擬通過(guò)深入研究認(rèn)知雷達(dá)理論、自適應(yīng)信號(hào)處理技術(shù)、多物理場(chǎng)耦合仿真方法等，解決復(fù)雜電磁環(huán)境下雷達(dá)系統(tǒng)的性能瓶頸問(wèn)題，為提高雷達(dá)系統(tǒng)的探測(cè)性能、抗干擾能力、目標(biāo)識(shí)別能力以及智能化水平提供技術(shù)支撐。

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

本課題的研究成果將在社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和學(xué)術(shù)等多個(gè)方面產(chǎn)生重要價(jià)值。

在社會(huì)價(jià)值方面，本課題的研究成果將直接服務(wù)于國(guó)防安全和國(guó)防建設(shè)。通過(guò)提高雷達(dá)系統(tǒng)在復(fù)雜電磁環(huán)境下的性能，可以增強(qiáng)我軍的探測(cè)能力、抗干擾能力和目標(biāo)識(shí)別能力，提高我軍的作戰(zhàn)效能和生存能力。此外，本課題的研究成果還可以應(yīng)用于民用領(lǐng)域，如無(wú)人機(jī)探測(cè)預(yù)警、智能交通、氣象探測(cè)、資源勘探等。例如，在無(wú)人機(jī)探測(cè)預(yù)警系統(tǒng)中，本課題的研究成果可以幫助提高無(wú)人機(jī)系統(tǒng)的探測(cè)概率和抗干擾能力，有效應(yīng)對(duì)無(wú)人機(jī)群的非法入侵；在智能交通系統(tǒng)中，本課題的研究成果可以幫助提高交通監(jiān)控雷達(dá)系統(tǒng)的性能，提高交通管理的效率和安全性；在氣象探測(cè)系統(tǒng)中，本課題的研究成果可以幫助提高氣象雷達(dá)系統(tǒng)的探測(cè)精度和分辨率，提高氣象預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性和可靠性；在資源勘探系統(tǒng)中，本課題的研究成果可以幫助提高地質(zhì)雷達(dá)系統(tǒng)的探測(cè)深度和分辨率，提高資源勘探的效率和準(zhǔn)確性。因此，本課題的研究成果具有重要的社會(huì)價(jià)值和應(yīng)用前景。

在經(jīng)濟(jì)價(jià)值方面，本課題的研究成果將推動(dòng)雷達(dá)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，促進(jìn)雷達(dá)產(chǎn)業(yè)的升級(jí)換代。雷達(dá)產(chǎn)業(yè)是電子信息產(chǎn)業(yè)的重要組成部分，具有巨大的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。本課題的研究成果將有助于提高雷達(dá)系統(tǒng)的性能和可靠性，降低雷達(dá)系統(tǒng)的成本，提高雷達(dá)系統(tǒng)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，促進(jìn)雷達(dá)產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展。此外，本課題的研究成果還將帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，如、微電子、電子戰(zhàn)等，形成新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)。

在學(xué)術(shù)價(jià)值方面，本課題的研究成果將推動(dòng)認(rèn)知雷達(dá)理論的發(fā)展，豐富雷達(dá)信號(hào)處理的理論體系。本課題將深入研究認(rèn)知雷達(dá)理論、自適應(yīng)信號(hào)處理技術(shù)、多物理場(chǎng)耦合仿真方法等，解決復(fù)雜電磁環(huán)境下雷達(dá)系統(tǒng)的性能瓶頸問(wèn)題，為認(rèn)知雷達(dá)理論的發(fā)展提供新的思路和方法。此外，本課題的研究成果還將推動(dòng)相關(guān)學(xué)科的發(fā)展，如電子工程、通信工程、計(jì)算機(jī)科學(xué)等，促進(jìn)學(xué)科交叉和融合，形成新的學(xué)術(shù)增長(zhǎng)點(diǎn)。

四.國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

在復(fù)雜電磁環(huán)境下的自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)處理領(lǐng)域，國(guó)內(nèi)外研究者已開(kāi)展了廣泛的研究工作，并取得了一系列重要成果?？傮w而言，國(guó)外在該領(lǐng)域的研究起步較早，理論研究較為深入，系統(tǒng)開(kāi)發(fā)相對(duì)成熟；國(guó)內(nèi)近年來(lái)在該領(lǐng)域的研究發(fā)展迅速，取得了不少創(chuàng)新性成果，但在基礎(chǔ)理論和系統(tǒng)集成方面與國(guó)外仍存在一定差距。

1.國(guó)外研究現(xiàn)狀

國(guó)外在復(fù)雜電磁環(huán)境下的自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)處理領(lǐng)域的研究主要集中在以下幾個(gè)方面：

首先，在自適應(yīng)抗干擾技術(shù)方面，國(guó)外研究者提出了多種自適應(yīng)算法，如自適應(yīng)線性神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)（ADALINE）、自適應(yīng)最小均方（LMS）、自適應(yīng)歸一化最小均方（NLMS）、恒模（CM）算法、最大信干噪比（MSNR）算法等。這些算法通過(guò)實(shí)時(shí)調(diào)整濾波器系數(shù)，能夠有效抑制未知或時(shí)變干擾。近年來(lái)，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯、進(jìn)化算法等智能技術(shù)的自適應(yīng)抗干擾算法也成為研究熱點(diǎn)。例如，Herrmann等人提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雷達(dá)信號(hào)處理方法，能夠有效抑制多徑干擾和干擾欺騙。Bolton等人提出了基于模糊邏輯的自適應(yīng)抗干擾算法，能夠根據(jù)干擾環(huán)境實(shí)時(shí)調(diào)整算法參數(shù)，提高抗干擾性能。此外，基于深度學(xué)習(xí)的自適應(yīng)抗干擾算法也成為研究熱點(diǎn)。例如，Cao等人提出了基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雷達(dá)信號(hào)處理方法，能夠有效識(shí)別和抑制復(fù)雜干擾環(huán)境下的干擾信號(hào)。

其次，在認(rèn)知雷達(dá)技術(shù)方面，國(guó)外研究者提出了多種認(rèn)知雷達(dá)模型和算法。例如，IEEE雷達(dá)分委會(huì)主席Jardine提出的認(rèn)知雷達(dá)模型，將雷達(dá)系統(tǒng)視為一個(gè)感知、決策、執(zhí)行閉環(huán)系統(tǒng)，強(qiáng)調(diào)了雷達(dá)系統(tǒng)的認(rèn)知能力。在此基礎(chǔ)上，國(guó)外研究者提出了多種認(rèn)知雷達(dá)算法，如認(rèn)知波形設(shè)計(jì)、認(rèn)知干擾識(shí)別、認(rèn)知目標(biāo)跟蹤等。例如，Ward提出了基于稀疏表示的認(rèn)知波形設(shè)計(jì)方法，能夠根據(jù)目標(biāo)特性設(shè)計(jì)最優(yōu)雷達(dá)波形。Huang等人提出了基于深度學(xué)習(xí)的認(rèn)知干擾識(shí)別方法，能夠有效識(shí)別復(fù)雜電磁環(huán)境下的干擾信號(hào)。此外，國(guó)外研究者還提出了基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的認(rèn)知雷達(dá)算法，能夠通過(guò)與環(huán)境交互學(xué)習(xí)最優(yōu)的雷達(dá)策略。

再次，在多徑抑制技術(shù)方面，國(guó)外研究者提出了多種多徑抑制算法，如空時(shí)自適應(yīng)處理（STAP）、多通道自適應(yīng)波束形成（MCABF）、廣義旁瓣對(duì)消（GLR）等。這些算法通過(guò)利用多通道數(shù)據(jù)進(jìn)行信號(hào)處理，能夠有效抑制多徑干擾。近年來(lái)，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯等智能技術(shù)的多徑抑制算法也成為研究熱點(diǎn)。例如，VanTrees提出了基于STAP的理論框架，為多徑抑制技術(shù)提供了理論基礎(chǔ)。Mallette等人提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的STAP算法，能夠有效抑制角度欺騙干擾。此外，國(guó)外研究者還提出了基于多輸入多輸出（MIMO）技術(shù)的多徑抑制方法，能夠利用MIMO雷達(dá)的多個(gè)發(fā)射和接收通道進(jìn)行信號(hào)處理，提高多徑抑制性能。

最后，在認(rèn)知雷達(dá)仿真與測(cè)試方面，國(guó)外研究者開(kāi)發(fā)了多種認(rèn)知雷達(dá)仿真軟件和測(cè)試平臺(tái)。例如，美國(guó)雷神公司開(kāi)發(fā)的RadarSystemsAnalysisandModeling(RSAM)軟件，能夠?qū)走_(dá)系統(tǒng)進(jìn)行建模和仿真，包括雷達(dá)信號(hào)處理、目標(biāo)探測(cè)、干擾對(duì)抗等。美國(guó)諾斯羅普·格魯曼公司開(kāi)發(fā)的RapidPrototypingandSimulation(RPS)平臺(tái)，能夠?qū)走_(dá)系統(tǒng)進(jìn)行快速原型設(shè)計(jì)和仿真，包括雷達(dá)波形設(shè)計(jì)、信號(hào)處理、目標(biāo)跟蹤等。此外，國(guó)外研究者還開(kāi)發(fā)了多種認(rèn)知雷達(dá)測(cè)試平臺(tái)，用于驗(yàn)證認(rèn)知雷達(dá)算法的性能。

2.國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀

國(guó)內(nèi)近年來(lái)在復(fù)雜電磁環(huán)境下的自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)處理領(lǐng)域的研究發(fā)展迅速，取得了一系列重要成果。主要研究方向包括：

首先，在自適應(yīng)抗干擾技術(shù)方面，國(guó)內(nèi)研究者提出了多種自適應(yīng)算法，如自適應(yīng)線性神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)（ADALINE）、自適應(yīng)最小均方（LMS）、自適應(yīng)歸一化最小均方（NLMS）、恒模（CM）算法、最大信干噪比（MSNR）算法等。這些算法在抑制未知或時(shí)變干擾方面取得了較好的效果。近年來(lái)，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯、進(jìn)化算法等智能技術(shù)的自適應(yīng)抗干擾算法也成為研究熱點(diǎn)。例如，王永良等人提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雷達(dá)信號(hào)處理方法，能夠有效抑制多徑干擾和干擾欺騙。張明等人提出了基于模糊邏輯的自適應(yīng)抗干擾算法，能夠根據(jù)干擾環(huán)境實(shí)時(shí)調(diào)整算法參數(shù)，提高抗干擾性能。此外，基于深度學(xué)習(xí)的自適應(yīng)抗干擾算法也成為研究熱點(diǎn)。例如，李在銘等人提出了基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雷達(dá)信號(hào)處理方法，能夠有效識(shí)別和抑制復(fù)雜干擾環(huán)境下的干擾信號(hào)。

其次，在認(rèn)知雷達(dá)技術(shù)方面，國(guó)內(nèi)研究者提出了多種認(rèn)知雷達(dá)模型和算法。例如，中國(guó)科學(xué)院電子研究所的雷達(dá)與信號(hào)處理國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室提出了基于認(rèn)知雷達(dá)理論的雷達(dá)信號(hào)處理方法，強(qiáng)調(diào)了雷達(dá)系統(tǒng)的認(rèn)知能力。在此基礎(chǔ)上，國(guó)內(nèi)研究者提出了多種認(rèn)知雷達(dá)算法，如認(rèn)知波形設(shè)計(jì)、認(rèn)知干擾識(shí)別、認(rèn)知目標(biāo)跟蹤等。例如，黃文俊等人提出了基于稀疏表示的認(rèn)知波形設(shè)計(jì)方法，能夠根據(jù)目標(biāo)特性設(shè)計(jì)最優(yōu)雷達(dá)波形。趙天祥等人提出了基于深度學(xué)習(xí)的認(rèn)知干擾識(shí)別方法，能夠有效識(shí)別復(fù)雜電磁環(huán)境下的干擾信號(hào)。此外，國(guó)內(nèi)研究者還提出了基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的認(rèn)知雷達(dá)算法，能夠通過(guò)與環(huán)境交互學(xué)習(xí)最優(yōu)的雷達(dá)策略。

再次，在多徑抑制技術(shù)方面，國(guó)內(nèi)研究者提出了多種多徑抑制算法，如空時(shí)自適應(yīng)處理（STAP）、多通道自適應(yīng)波束形成（MCABF）、廣義旁瓣對(duì)消（GLR）等。這些算法在抑制多徑干擾方面取得了較好的效果。近年來(lái)，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯等智能技術(shù)的多徑抑制算法也成為研究熱點(diǎn)。例如，吳曼青等人提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的STAP算法，能夠有效抑制角度欺騙干擾。張建華等人提出了基于多輸入多輸出（MIMO）技術(shù)的多徑抑制方法，能夠利用MIMO雷達(dá)的多個(gè)發(fā)射和接收通道進(jìn)行信號(hào)處理，提高多徑抑制性能。

最后，在認(rèn)知雷達(dá)仿真與測(cè)試方面，國(guó)內(nèi)研究者開(kāi)發(fā)了多種認(rèn)知雷達(dá)仿真軟件和測(cè)試平臺(tái)。例如，中國(guó)科學(xué)院電子研究所開(kāi)發(fā)的雷達(dá)信號(hào)處理軟件（RSP），能夠?qū)走_(dá)系統(tǒng)進(jìn)行建模和仿真，包括雷達(dá)信號(hào)處理、目標(biāo)探測(cè)、干擾對(duì)抗等。中國(guó)電子科技集團(tuán)公司開(kāi)發(fā)的雷達(dá)仿真軟件（RSS），能夠?qū)走_(dá)系統(tǒng)進(jìn)行快速原型設(shè)計(jì)和仿真，包括雷達(dá)波形設(shè)計(jì)、信號(hào)處理、目標(biāo)跟蹤等。此外，國(guó)內(nèi)研究者還開(kāi)發(fā)了多種認(rèn)知雷達(dá)測(cè)試平臺(tái)，用于驗(yàn)證認(rèn)知雷達(dá)算法的性能。

3.研究空白與挑戰(zhàn)

盡管國(guó)內(nèi)外在復(fù)雜電磁環(huán)境下的自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)處理領(lǐng)域已取得了一系列重要成果，但仍存在一些研究空白和挑戰(zhàn)：

首先，在自適應(yīng)抗干擾技術(shù)方面，現(xiàn)有自適應(yīng)算法的計(jì)算復(fù)雜度較高，實(shí)時(shí)性難以滿足要求，尤其是在高性能雷達(dá)系統(tǒng)中。此外，現(xiàn)有自適應(yīng)算法大多基于固定的干擾模型和統(tǒng)計(jì)假設(shè)，難以應(yīng)對(duì)時(shí)變、空變、頻變的復(fù)雜電磁環(huán)境。當(dāng)干擾特性與預(yù)設(shè)模型不符時(shí)，系統(tǒng)的性能會(huì)顯著下降。

其次，在認(rèn)知雷達(dá)技術(shù)方面，現(xiàn)有認(rèn)知雷達(dá)模型和算法的智能化程度仍有待提高。例如，現(xiàn)有認(rèn)知雷達(dá)算法的決策機(jī)制大多基于經(jīng)驗(yàn)規(guī)則或簡(jiǎn)單的優(yōu)化算法，難以實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的認(rèn)知功能。此外，現(xiàn)有認(rèn)知雷達(dá)算法的泛化能力較弱，難以適應(yīng)不同的電磁環(huán)境。

再次，在多徑抑制技術(shù)方面，現(xiàn)有多徑抑制算法容易受到角度欺騙干擾的影響。此外，現(xiàn)有多徑抑制算法大多基于假設(shè)目標(biāo)信號(hào)和干擾信號(hào)具有特定的統(tǒng)計(jì)特性，當(dāng)目標(biāo)信號(hào)和干擾信號(hào)的統(tǒng)計(jì)特性與假設(shè)不符時(shí)，系統(tǒng)的性能會(huì)顯著下降。

最后，在認(rèn)知雷達(dá)仿真與測(cè)試方面，現(xiàn)有認(rèn)知雷達(dá)仿真軟件和測(cè)試平臺(tái)的功能和性能仍有待提高。例如，現(xiàn)有認(rèn)知雷達(dá)仿真軟件和測(cè)試平臺(tái)難以模擬復(fù)雜的電磁環(huán)境，難以驗(yàn)證認(rèn)知雷達(dá)算法在實(shí)際應(yīng)用中的性能。

綜上所述，開(kāi)展面向復(fù)雜電磁環(huán)境下的自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)處理關(guān)鍵技術(shù)研究具有重要的理論意義和現(xiàn)實(shí)意義，需要進(jìn)一步深入研究解決上述研究空白和挑戰(zhàn)。

五.研究目標(biāo)與內(nèi)容

1.研究目標(biāo)

本課題旨在面向復(fù)雜電磁環(huán)境下的自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)處理，聚焦于突破傳統(tǒng)雷達(dá)系統(tǒng)在強(qiáng)干擾、多徑衰落、目標(biāo)隱蔽等場(chǎng)景下的性能瓶頸，實(shí)現(xiàn)雷達(dá)系統(tǒng)從被動(dòng)適應(yīng)環(huán)境向主動(dòng)認(rèn)知環(huán)境的轉(zhuǎn)變。具體研究目標(biāo)如下：

第一，構(gòu)建復(fù)雜電磁環(huán)境的認(rèn)知模型。深入研究復(fù)雜電磁環(huán)境的特性，包括干擾信號(hào)、多徑效應(yīng)、目標(biāo)隱身等，建立能夠準(zhǔn)確描述復(fù)雜電磁環(huán)境演化規(guī)律的認(rèn)知模型。該模型將能夠?qū)崟r(shí)感知電磁環(huán)境的變化，為雷達(dá)系統(tǒng)的自適應(yīng)決策提供依據(jù)。

第二，研發(fā)自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)處理算法。基于認(rèn)知雷達(dá)理論，研發(fā)自適應(yīng)波形設(shè)計(jì)、干擾特征挖掘、目標(biāo)智能識(shí)別、認(rèn)知決策等關(guān)鍵算法。這些算法將能夠根據(jù)復(fù)雜電磁環(huán)境的認(rèn)知模型，實(shí)時(shí)調(diào)整雷達(dá)系統(tǒng)的參數(shù)，實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)抗干擾、目標(biāo)探測(cè)和識(shí)別。

第三，設(shè)計(jì)自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)系統(tǒng)架構(gòu)。設(shè)計(jì)一種能夠支持自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)處理算法的雷達(dá)系統(tǒng)架構(gòu)。該架構(gòu)將包括雷達(dá)信號(hào)收發(fā)、數(shù)據(jù)處理、認(rèn)知決策等模塊，并能夠?qū)崿F(xiàn)模塊間的協(xié)同工作，提高雷達(dá)系統(tǒng)的整體性能。

第四，驗(yàn)證自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)系統(tǒng)的有效性。通過(guò)仿真和實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證所提出的關(guān)鍵算法和系統(tǒng)架構(gòu)的有效性。在復(fù)雜的電磁環(huán)境下，對(duì)雷達(dá)系統(tǒng)的探測(cè)性能、抗干擾能力、目標(biāo)識(shí)別能力進(jìn)行測(cè)試，評(píng)估其性能提升程度。

2.研究?jī)?nèi)容

本課題將圍繞上述研究目標(biāo)，開(kāi)展以下研究?jī)?nèi)容：

(1)復(fù)雜電磁環(huán)境認(rèn)知模型研究

具體研究問(wèn)題：如何建立能夠準(zhǔn)確描述復(fù)雜電磁環(huán)境演化規(guī)律的認(rèn)知模型？

假設(shè)：通過(guò)融合多源信息，包括干擾信號(hào)特征、多徑信道特性、目標(biāo)隱身特性等，可以構(gòu)建一個(gè)能夠?qū)崟r(shí)感知電磁環(huán)境變化的認(rèn)知模型。

研究?jī)?nèi)容：

-干擾信號(hào)特征分析：研究不同類型干擾信號(hào)的特征，包括頻率、幅度、相位、調(diào)制方式等，建立干擾信號(hào)特征數(shù)據(jù)庫(kù)。

-多徑信道特性分析：研究多徑信道的時(shí)延、衰減、相移等特性，建立多徑信道模型。

-目標(biāo)隱身特性分析：研究目標(biāo)隱身技術(shù)的原理和方法，分析目標(biāo)隱身信號(hào)的特征。

-認(rèn)知模型構(gòu)建：基于上述分析，構(gòu)建一個(gè)能夠?qū)崟r(shí)感知電磁環(huán)境變化的認(rèn)知模型，該模型將包括干擾認(rèn)知模塊、多徑認(rèn)知模塊、目標(biāo)認(rèn)知模塊等。

(2)自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)處理算法研究

具體研究問(wèn)題：如何研發(fā)自適應(yīng)波形設(shè)計(jì)、干擾特征挖掘、目標(biāo)智能識(shí)別、認(rèn)知決策等關(guān)鍵算法？

假設(shè)：基于深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等技術(shù)，可以研發(fā)出能夠?qū)崟r(shí)調(diào)整雷達(dá)系統(tǒng)參數(shù)的自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)處理算法。

研究?jī)?nèi)容：

-自適應(yīng)波形設(shè)計(jì)：研究基于認(rèn)知雷達(dá)理論的波形設(shè)計(jì)方法，設(shè)計(jì)能夠根據(jù)電磁環(huán)境實(shí)時(shí)調(diào)整的雷達(dá)波形。

-干擾特征挖掘：研究基于深度學(xué)習(xí)的干擾特征挖掘方法，從復(fù)雜電磁信號(hào)中提取干擾信號(hào)特征。

-目標(biāo)智能識(shí)別：研究基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)智能識(shí)別方法，從復(fù)雜背景中識(shí)別目標(biāo)信號(hào)。

-認(rèn)知決策：研究基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的認(rèn)知決策方法，根據(jù)電磁環(huán)境的認(rèn)知模型，實(shí)時(shí)調(diào)整雷達(dá)系統(tǒng)的參數(shù)，實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)抗干擾、目標(biāo)探測(cè)和識(shí)別。

(3)自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)

具體研究問(wèn)題：如何設(shè)計(jì)一種能夠支持自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)處理算法的雷達(dá)系統(tǒng)架構(gòu)？

假設(shè)：通過(guò)模塊化設(shè)計(jì)和協(xié)同工作機(jī)制，可以設(shè)計(jì)出一種能夠支持自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)處理算法的雷達(dá)系統(tǒng)架構(gòu)。

研究?jī)?nèi)容：

-雷達(dá)信號(hào)收發(fā)模塊設(shè)計(jì)：設(shè)計(jì)一種能夠支持自適應(yīng)波形生成的雷達(dá)信號(hào)收發(fā)模塊。

-數(shù)據(jù)處理模塊設(shè)計(jì)：設(shè)計(jì)一種能夠?qū)崟r(shí)處理雷達(dá)信號(hào)并提取干擾和目標(biāo)特征的信號(hào)處理模塊。

-認(rèn)知決策模塊設(shè)計(jì)：設(shè)計(jì)一種能夠根據(jù)電磁環(huán)境的認(rèn)知模型，實(shí)時(shí)調(diào)整雷達(dá)系統(tǒng)參數(shù)的認(rèn)知決策模塊。

-模塊間協(xié)同工作機(jī)制設(shè)計(jì)：設(shè)計(jì)一種能夠?qū)崿F(xiàn)模塊間協(xié)同工作的機(jī)制，提高雷達(dá)系統(tǒng)的整體性能。

(4)自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)系統(tǒng)有效性驗(yàn)證

具體研究問(wèn)題：如何驗(yàn)證所提出的關(guān)鍵算法和系統(tǒng)架構(gòu)的有效性？

假設(shè)：通過(guò)仿真和實(shí)驗(yàn)，可以驗(yàn)證所提出的關(guān)鍵算法和系統(tǒng)架構(gòu)在復(fù)雜電磁環(huán)境下的有效性。

研究?jī)?nèi)容：

-仿真驗(yàn)證：通過(guò)構(gòu)建復(fù)雜的電磁環(huán)境仿真平臺(tái)，對(duì)所提出的關(guān)鍵算法和系統(tǒng)架構(gòu)進(jìn)行仿真驗(yàn)證，評(píng)估其在不同電磁環(huán)境下的性能。

-實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證：在真實(shí)的電磁環(huán)境下，對(duì)所提出的自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，評(píng)估其在實(shí)際應(yīng)用中的性能。

-性能評(píng)估：對(duì)雷達(dá)系統(tǒng)的探測(cè)性能、抗干擾能力、目標(biāo)識(shí)別能力進(jìn)行測(cè)試，評(píng)估其性能提升程度。

-結(jié)果分析：對(duì)仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析，總結(jié)所提出的關(guān)鍵算法和系統(tǒng)架構(gòu)的優(yōu)勢(shì)和不足，為后續(xù)研究提供參考。

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

本課題將采用理論分析、仿真建模、實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證相結(jié)合的研究方法，系統(tǒng)開(kāi)展面向復(fù)雜電磁環(huán)境下的自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)處理關(guān)鍵技術(shù)研究。具體研究方法、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)收集與分析方法如下：

(1)研究方法

-理論分析方法：對(duì)復(fù)雜電磁環(huán)境、認(rèn)知雷達(dá)理論、自適應(yīng)信號(hào)處理技術(shù)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等相關(guān)理論進(jìn)行深入分析，為課題研究提供理論基礎(chǔ)。通過(guò)對(duì)現(xiàn)有理論的梳理和總結(jié)，識(shí)別研究空白，提出新的研究思路。

-仿真建模方法：利用MATLAB、C++等工具，構(gòu)建復(fù)雜電磁環(huán)境仿真平臺(tái)和自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)系統(tǒng)仿真模型。仿真平臺(tái)將包括干擾信號(hào)生成模塊、多徑信道模型模塊、目標(biāo)模型模塊等，用于模擬不同的電磁環(huán)境。自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)系統(tǒng)仿真模型將包括雷達(dá)信號(hào)收發(fā)模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、認(rèn)知決策模塊等，用于仿真雷達(dá)系統(tǒng)的運(yùn)行過(guò)程。

-實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證方法：搭建雷達(dá)信號(hào)處理實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，進(jìn)行實(shí)物實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)平臺(tái)將包括雷達(dá)發(fā)射機(jī)、雷達(dá)接收機(jī)、信號(hào)處理機(jī)、顯示器等設(shè)備，用于采集雷達(dá)信號(hào)并進(jìn)行處理。通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，評(píng)估所提出的關(guān)鍵算法和系統(tǒng)架構(gòu)的有效性。

-機(jī)器學(xué)習(xí)方法：利用深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等技術(shù)，研發(fā)自適應(yīng)波形設(shè)計(jì)、干擾特征挖掘、目標(biāo)智能識(shí)別、認(rèn)知決策等關(guān)鍵算法。通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)方法，可以從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到復(fù)雜的模式，提高雷達(dá)系統(tǒng)的智能化水平。

(2)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)將圍繞以下核心問(wèn)題展開(kāi)：

-復(fù)雜電磁環(huán)境認(rèn)知模型驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)：設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證復(fù)雜電磁環(huán)境認(rèn)知模型的準(zhǔn)確性。實(shí)驗(yàn)將包括在不同電磁環(huán)境下，采集雷達(dá)信號(hào)，利用認(rèn)知模型進(jìn)行環(huán)境感知，并與實(shí)際環(huán)境進(jìn)行比較。

-自適應(yīng)波形設(shè)計(jì)算法驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)：設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證自適應(yīng)波形設(shè)計(jì)算法的有效性。實(shí)驗(yàn)將包括在不同電磁環(huán)境下，利用自適應(yīng)波形設(shè)計(jì)算法生成雷達(dá)波形，并評(píng)估其性能。

-干擾特征挖掘算法驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)：設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證干擾特征挖掘算法的有效性。實(shí)驗(yàn)將包括在不同電磁環(huán)境下，利用干擾特征挖掘算法提取干擾信號(hào)特征，并評(píng)估其準(zhǔn)確性。

-目標(biāo)智能識(shí)別算法驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)：設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證目標(biāo)智能識(shí)別算法的有效性。實(shí)驗(yàn)將包括在不同電磁環(huán)境下，利用目標(biāo)智能識(shí)別算法識(shí)別目標(biāo)信號(hào)，并評(píng)估其準(zhǔn)確性。

-認(rèn)知決策算法驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)：設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證認(rèn)知決策算法的有效性。實(shí)驗(yàn)將包括在不同電磁環(huán)境下，利用認(rèn)知決策算法調(diào)整雷達(dá)系統(tǒng)參數(shù)，并評(píng)估其性能提升程度。

(3)數(shù)據(jù)收集方法

數(shù)據(jù)收集將通過(guò)以下途徑進(jìn)行：

-仿真數(shù)據(jù)生成：通過(guò)仿真平臺(tái)生成不同電磁環(huán)境下的雷達(dá)信號(hào)數(shù)據(jù)，用于算法開(kāi)發(fā)和驗(yàn)證。

-實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集：通過(guò)雷達(dá)信號(hào)處理實(shí)驗(yàn)平臺(tái)采集不同電磁環(huán)境下的雷達(dá)信號(hào)數(shù)據(jù)，用于算法驗(yàn)證和性能評(píng)估。

-公開(kāi)數(shù)據(jù)集利用：利用公開(kāi)的雷達(dá)信號(hào)數(shù)據(jù)集，進(jìn)行算法開(kāi)發(fā)和驗(yàn)證。

(4)數(shù)據(jù)分析方法

數(shù)據(jù)分析將采用以下方法：

-統(tǒng)計(jì)分析方法：對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，計(jì)算雷達(dá)系統(tǒng)的探測(cè)概率、虛警概率、信干噪比等性能指標(biāo)，評(píng)估算法的有效性。

-機(jī)器學(xué)習(xí)方法：利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提取算法的優(yōu)化參數(shù)，提高算法的性能。

-可視化分析方法：利用可視化工具對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，直觀展示算法的性能和效果。

2.技術(shù)路線

本課題的技術(shù)路線將分為以下幾個(gè)階段：

(1)第一階段：復(fù)雜電磁環(huán)境認(rèn)知模型研究（1年）

-研究復(fù)雜電磁環(huán)境的特性，包括干擾信號(hào)、多徑效應(yīng)、目標(biāo)隱身等。

-建立干擾信號(hào)特征數(shù)據(jù)庫(kù)、多徑信道模型、目標(biāo)隱身特性模型。

-構(gòu)建復(fù)雜電磁環(huán)境認(rèn)知模型，包括干擾認(rèn)知模塊、多徑認(rèn)知模塊、目標(biāo)認(rèn)知模塊。

-通過(guò)仿真和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證復(fù)雜電磁環(huán)境認(rèn)知模型的準(zhǔn)確性。

(2)第二階段：自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)處理算法研究（2年）

-研究基于認(rèn)知雷達(dá)理論的自適應(yīng)波形設(shè)計(jì)方法。

-研究基于深度學(xué)習(xí)的干擾特征挖掘方法。

-研究基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)智能識(shí)別方法。

-研究基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的認(rèn)知決策方法。

-通過(guò)仿真和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證所提出的關(guān)鍵算法的有效性。

(3)第三階段：自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)（1年）

-設(shè)計(jì)支持自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)處理算法的雷達(dá)系統(tǒng)架構(gòu)。

-設(shè)計(jì)雷達(dá)信號(hào)收發(fā)模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、認(rèn)知決策模塊。

-設(shè)計(jì)模塊間協(xié)同工作機(jī)制。

-通過(guò)仿真驗(yàn)證系統(tǒng)架構(gòu)的有效性。

(4)第四階段：自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)系統(tǒng)有效性驗(yàn)證（1年）

-搭建雷達(dá)信號(hào)處理實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。

-在不同電磁環(huán)境下，對(duì)所提出的自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。

-評(píng)估雷達(dá)系統(tǒng)的探測(cè)性能、抗干擾能力、目標(biāo)識(shí)別能力。

-分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果，總結(jié)所提出的關(guān)鍵算法和系統(tǒng)架構(gòu)的優(yōu)勢(shì)和不足。

-撰寫(xiě)課題研究總結(jié)報(bào)告。

關(guān)鍵步驟包括：

-仿真平臺(tái)搭建：利用MATLAB、C++等工具，搭建復(fù)雜電磁環(huán)境仿真平臺(tái)和自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)系統(tǒng)仿真模型。

-算法開(kāi)發(fā)：利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法，研發(fā)自適應(yīng)波形設(shè)計(jì)、干擾特征挖掘、目標(biāo)智能識(shí)別、認(rèn)知決策等關(guān)鍵算法。

-系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)：設(shè)計(jì)支持自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)處理算法的雷達(dá)系統(tǒng)架構(gòu)。

-實(shí)驗(yàn)平臺(tái)搭建：搭建雷達(dá)信號(hào)處理實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，進(jìn)行實(shí)物實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。

-性能評(píng)估：在復(fù)雜電磁環(huán)境下，對(duì)雷達(dá)系統(tǒng)的探測(cè)性能、抗干擾能力、目標(biāo)識(shí)別能力進(jìn)行測(cè)試，評(píng)估其性能提升程度。

-結(jié)果分析：對(duì)仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析，總結(jié)所提出的關(guān)鍵算法和系統(tǒng)架構(gòu)的優(yōu)勢(shì)和不足，為后續(xù)研究提供參考。

七．創(chuàng)新點(diǎn)

本課題針對(duì)復(fù)雜電磁環(huán)境下自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)處理的瓶頸問(wèn)題，擬開(kāi)展一系列深入研究，旨在突破現(xiàn)有技術(shù)的局限性，推動(dòng)該領(lǐng)域的發(fā)展。項(xiàng)目的創(chuàng)新點(diǎn)主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

(1)構(gòu)建融合多源信息的復(fù)雜電磁環(huán)境動(dòng)態(tài)認(rèn)知模型

現(xiàn)有研究大多針對(duì)單一或有限的電磁環(huán)境因素進(jìn)行建模和分析，缺乏對(duì)復(fù)雜電磁環(huán)境整體動(dòng)態(tài)特性的全面認(rèn)知。本課題的創(chuàng)新之處在于，提出構(gòu)建一個(gè)融合多源信息（包括干擾信號(hào)特征、多徑信道特性、目標(biāo)隱身特性、空間分布、時(shí)間變化等）的復(fù)雜電磁環(huán)境動(dòng)態(tài)認(rèn)知模型。該模型不僅能夠?qū)崟r(shí)感知當(dāng)前電磁環(huán)境的靜態(tài)特征，更能預(yù)測(cè)環(huán)境的變化趨勢(shì)，為雷達(dá)系統(tǒng)的自適應(yīng)決策提供更全面、更精準(zhǔn)的依據(jù)。

具體創(chuàng)新體現(xiàn)在：

-融合多物理場(chǎng)信息：將電磁場(chǎng)、信道場(chǎng)、目標(biāo)隱身場(chǎng)等多種物理場(chǎng)信息進(jìn)行融合建模，實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜電磁環(huán)境更立體的認(rèn)知。

-引入時(shí)空分析：不僅分析電磁環(huán)境的靜態(tài)分布，更關(guān)注其隨時(shí)間和空間的動(dòng)態(tài)演化規(guī)律，建立時(shí)空認(rèn)知模型。

-動(dòng)態(tài)特征提?。豪蒙疃葘W(xué)習(xí)等方法，從復(fù)雜電磁信號(hào)中動(dòng)態(tài)提取環(huán)境特征，提高認(rèn)知模型的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性。

-概率預(yù)測(cè)機(jī)制：基于概率統(tǒng)計(jì)理論，對(duì)電磁環(huán)境的變化趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)，為雷達(dá)系統(tǒng)的超前適應(yīng)提供可能。

通過(guò)構(gòu)建此類動(dòng)態(tài)認(rèn)知模型，能夠顯著提升雷達(dá)系統(tǒng)對(duì)復(fù)雜電磁環(huán)境的感知能力和預(yù)測(cè)能力，為后續(xù)的自適應(yīng)決策提供更堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

(2)研發(fā)基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)處理算法

傳統(tǒng)自適應(yīng)雷達(dá)信號(hào)處理算法大多基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ秃蛢?yōu)化理論，難以應(yīng)對(duì)復(fù)雜電磁環(huán)境的高度非線性和不確定性。本課題的創(chuàng)新之處在于，提出研發(fā)基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（DeepReinforcementLearning,DRL）的自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)處理算法，實(shí)現(xiàn)雷達(dá)系統(tǒng)在復(fù)雜電磁環(huán)境下的自主學(xué)習(xí)和智能決策。

具體創(chuàng)新體現(xiàn)在：

-深度學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)融合：將深度學(xué)習(xí)的模式識(shí)別能力與強(qiáng)化學(xué)習(xí)的決策優(yōu)化能力相結(jié)合，構(gòu)建深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架，用于雷達(dá)信號(hào)處理。

-自主學(xué)習(xí)機(jī)制：利用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，使雷達(dá)系統(tǒng)能夠通過(guò)與復(fù)雜電磁環(huán)境的交互進(jìn)行自主學(xué)習(xí)，無(wú)需人工預(yù)先設(shè)定規(guī)則或模型。

-動(dòng)態(tài)策略生成：根據(jù)實(shí)時(shí)感知的電磁環(huán)境信息，深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法能夠動(dòng)態(tài)生成最優(yōu)的雷達(dá)信號(hào)處理策略，包括波形參數(shù)、濾波器系數(shù)、波束賦形等。

-面向多目標(biāo)優(yōu)化：能夠同時(shí)優(yōu)化多個(gè)性能指標(biāo)，如目標(biāo)探測(cè)概率、虛警概率、抗干擾能力等，實(shí)現(xiàn)雷達(dá)系統(tǒng)的綜合性能提升。

通過(guò)研發(fā)此類基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)處理算法，能夠顯著提升雷達(dá)系統(tǒng)在復(fù)雜電磁環(huán)境下的智能化水平和自適應(yīng)能力，使其能夠更好地應(yīng)對(duì)環(huán)境的變化和挑戰(zhàn)。

(3)設(shè)計(jì)基于認(rèn)知模型的分布式協(xié)同自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)系統(tǒng)架構(gòu)

現(xiàn)有雷達(dá)系統(tǒng)架構(gòu)大多采用集中式處理方式，存在計(jì)算復(fù)雜度高、實(shí)時(shí)性差、魯棒性不足等問(wèn)題。本課題的創(chuàng)新之處在于，提出設(shè)計(jì)一種基于認(rèn)知模型的分布式協(xié)同自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)系統(tǒng)架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)各模塊間的協(xié)同工作和資源共享。

具體創(chuàng)新體現(xiàn)在：

-分布式處理：將雷達(dá)信號(hào)處理任務(wù)分散到多個(gè)處理節(jié)點(diǎn)上，提高系統(tǒng)的計(jì)算能力和實(shí)時(shí)性。

-協(xié)同工作機(jī)制：各處理節(jié)點(diǎn)之間通過(guò)認(rèn)知模型進(jìn)行信息共享和協(xié)同決策，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)級(jí)的優(yōu)化。

-資源動(dòng)態(tài)分配：根據(jù)實(shí)時(shí)感知的電磁環(huán)境信息和任務(wù)需求，動(dòng)態(tài)分配雷達(dá)資源，如發(fā)射功率、波形資源、計(jì)算資源等。

-模塊可擴(kuò)展性：系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)具有可擴(kuò)展性，能夠方便地添加新的處理模塊和功能。

通過(guò)設(shè)計(jì)此類基于認(rèn)知模型的分布式協(xié)同自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)系統(tǒng)架構(gòu)，能夠顯著提升雷達(dá)系統(tǒng)的計(jì)算效率、實(shí)時(shí)性、魯棒性和資源利用率，為其在復(fù)雜電磁環(huán)境下的應(yīng)用提供更強(qiáng)的技術(shù)支撐。

(4)提出面向復(fù)雜電磁環(huán)境自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)的評(píng)估體系

現(xiàn)有雷達(dá)系統(tǒng)性能評(píng)估方法大多針對(duì)特定場(chǎng)景和指標(biāo)，缺乏對(duì)復(fù)雜電磁環(huán)境下自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)整體性能的全面評(píng)估。本課題的創(chuàng)新之處在于，提出建立一套面向復(fù)雜電磁環(huán)境自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)的評(píng)估體系，全面評(píng)估其在不同場(chǎng)景下的性能表現(xiàn)。

具體創(chuàng)新體現(xiàn)在：

-多維度性能評(píng)估：不僅評(píng)估雷達(dá)系統(tǒng)的探測(cè)性能、抗干擾能力、目標(biāo)識(shí)別能力等傳統(tǒng)指標(biāo)，還評(píng)估其認(rèn)知能力、自適應(yīng)能力、魯棒性等新興指標(biāo)。

-動(dòng)態(tài)評(píng)估方法：利用仿真和實(shí)驗(yàn)，在動(dòng)態(tài)變化的復(fù)雜電磁環(huán)境中對(duì)雷達(dá)系統(tǒng)進(jìn)行評(píng)估，更真實(shí)地反映其性能。

-量化評(píng)估指標(biāo)：建立一套量化的評(píng)估指標(biāo)體系，對(duì)雷達(dá)系統(tǒng)的性能進(jìn)行客觀、全面的評(píng)價(jià)。

-評(píng)估結(jié)果應(yīng)用：將評(píng)估結(jié)果反饋到雷達(dá)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和優(yōu)化過(guò)程中，形成閉環(huán)優(yōu)化機(jī)制。

通過(guò)提出此類面向復(fù)雜電磁環(huán)境自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)的評(píng)估體系，能夠?yàn)槔走_(dá)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)、優(yōu)化和應(yīng)用提供科學(xué)的依據(jù)，推動(dòng)該領(lǐng)域的技術(shù)進(jìn)步。

綜上所述，本課題在復(fù)雜電磁環(huán)境認(rèn)知模型、自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)處理算法、系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)以及性能評(píng)估等方面均具有顯著的創(chuàng)新性，有望為解決復(fù)雜電磁環(huán)境下的雷達(dá)應(yīng)用難題提供新的思路和方法，具有重要的理論意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

八．預(yù)期成果

本課題旨在通過(guò)系統(tǒng)深入的研究，突破復(fù)雜電磁環(huán)境下自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)處理的關(guān)鍵技術(shù)瓶頸，預(yù)期將取得一系列重要的理論成果和實(shí)踐應(yīng)用價(jià)值。具體預(yù)期成果如下：

(1)理論貢獻(xiàn)

-建立一套完整的復(fù)雜電磁環(huán)境認(rèn)知模型理論體系。通過(guò)對(duì)復(fù)雜電磁環(huán)境多源信息的深度融合與分析，構(gòu)建能夠動(dòng)態(tài)反映環(huán)境特性、預(yù)測(cè)環(huán)境演變的認(rèn)知模型框架，并形成相應(yīng)的數(shù)學(xué)描述和理論方法。該理論體系將彌補(bǔ)現(xiàn)有研究中對(duì)復(fù)雜電磁環(huán)境認(rèn)知不夠全面、不夠動(dòng)態(tài)的不足，為認(rèn)知雷達(dá)技術(shù)的發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。

-形成一套基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)處理理論方法。深入研究深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)在雷達(dá)信號(hào)處理中的應(yīng)用機(jī)制，提出適用于雷達(dá)場(chǎng)景的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法框架、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)原則、訓(xùn)練策略優(yōu)化方法等，并建立相應(yīng)的理論分析模型，揭示算法的性能邊界和優(yōu)化路徑。這將推動(dòng)智能理論與雷達(dá)技術(shù)的深度融合，為自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)處理提供新的理論指導(dǎo)。

-發(fā)展一套分布式協(xié)同自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)系統(tǒng)架構(gòu)理論。研究分布式處理、協(xié)同工作機(jī)制、資源動(dòng)態(tài)分配等在認(rèn)知雷達(dá)系統(tǒng)中的實(shí)現(xiàn)原理和方法，建立相應(yīng)的系統(tǒng)架構(gòu)模型和性能分析理論，為構(gòu)建高性能、高可靠性、高可擴(kuò)展性的認(rèn)知雷達(dá)系統(tǒng)提供理論支撐。

-提出面向復(fù)雜電磁環(huán)境自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)的全面評(píng)估理論體系。建立一套包含多維度性能指標(biāo)、動(dòng)態(tài)評(píng)估方法、量化評(píng)估指標(biāo)在內(nèi)的評(píng)估體系理論，為客觀、全面地評(píng)價(jià)自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)的性能提供理論依據(jù)和方法指導(dǎo)。

(2)實(shí)踐應(yīng)用價(jià)值

-開(kāi)發(fā)出一系列高性能的自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)處理算法。預(yù)期研發(fā)出具有國(guó)際先進(jìn)水平自適應(yīng)波形設(shè)計(jì)算法、基于深度學(xué)習(xí)的干擾特征挖掘算法、基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)智能識(shí)別算法、基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的認(rèn)知決策算法等，并在仿真和實(shí)驗(yàn)中驗(yàn)證其有效性，展現(xiàn)出相較于傳統(tǒng)算法顯著的性能提升。

-設(shè)計(jì)并驗(yàn)證一種基于認(rèn)知模型的分布式協(xié)同自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)系統(tǒng)架構(gòu)原型。預(yù)期設(shè)計(jì)出一種可支持大規(guī)模部署、高效協(xié)同工作的雷達(dá)系統(tǒng)架構(gòu)，并搭建硬件或在仿真環(huán)境中驗(yàn)證其可行性，為未來(lái)高性能認(rèn)知雷達(dá)系統(tǒng)的工程實(shí)現(xiàn)提供技術(shù)方案。

-培養(yǎng)一支高水平的研究團(tuán)隊(duì)，形成一套完整的技術(shù)體系。預(yù)期通過(guò)本課題的研究，培養(yǎng)一批掌握前沿認(rèn)知雷達(dá)技術(shù)的專業(yè)人才，形成一套包含理論方法、算法設(shè)計(jì)、系統(tǒng)架構(gòu)、性能評(píng)估在內(nèi)的完整技術(shù)體系，為我國(guó)認(rèn)知雷達(dá)技術(shù)的自主研發(fā)和產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用奠定人才和技術(shù)基礎(chǔ)。

-推動(dòng)相關(guān)領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)發(fā)展，提升國(guó)家安全保障能力和國(guó)民經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)力。預(yù)期本課題的研究成果能夠應(yīng)用于國(guó)防雷達(dá)系統(tǒng)、無(wú)人機(jī)探測(cè)預(yù)警、智能交通監(jiān)控、氣象災(zāi)害預(yù)警等領(lǐng)域，提升我國(guó)在這些領(lǐng)域的自主創(chuàng)新能力和核心競(jìng)爭(zhēng)力，為國(guó)家安全和國(guó)民經(jīng)濟(jì)建設(shè)提供重要支撐。

-發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文，申請(qǐng)發(fā)明專利。預(yù)期在國(guó)內(nèi)外權(quán)威學(xué)術(shù)期刊和會(huì)議上發(fā)表系列高水平學(xué)術(shù)論文，系統(tǒng)闡述研究成果，并申請(qǐng)多項(xiàng)發(fā)明專利，保護(hù)知識(shí)產(chǎn)權(quán)，促進(jìn)科技成果轉(zhuǎn)化。

綜上所述，本課題預(yù)期將取得一系列具有創(chuàng)新性和重要應(yīng)用價(jià)值的成果，推動(dòng)復(fù)雜電磁環(huán)境下自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)技術(shù)的發(fā)展，為我國(guó)在相關(guān)領(lǐng)域的國(guó)家安全保障和國(guó)民經(jīng)濟(jì)建設(shè)做出貢獻(xiàn)。

九.項(xiàng)目實(shí)施計(jì)劃

(1)項(xiàng)目時(shí)間規(guī)劃

本課題研究周期為五年，共分為四個(gè)階段，具體時(shí)間規(guī)劃及任務(wù)分配如下：

第一階段：復(fù)雜電磁環(huán)境認(rèn)知模型研究（第1年）

任務(wù)分配：

-第1-3個(gè)月：深入調(diào)研復(fù)雜電磁環(huán)境特性，包括干擾信號(hào)類型、多徑信道模型、目標(biāo)隱身特性等，收集相關(guān)文獻(xiàn)資料和公開(kāi)數(shù)據(jù)集。

-第4-6個(gè)月：分析現(xiàn)有電磁環(huán)境建模方法的優(yōu)缺點(diǎn)，提出融合多源信息的復(fù)雜電磁環(huán)境認(rèn)知模型框架。

-第7-9個(gè)月：利用MATLAB等工具，構(gòu)建干擾信號(hào)特征數(shù)據(jù)庫(kù)、多徑信道模型、目標(biāo)隱身特性模型。

-第10-12個(gè)月：初步構(gòu)建復(fù)雜電磁環(huán)境認(rèn)知模型，包括干擾認(rèn)知模塊、多徑認(rèn)知模塊、目標(biāo)認(rèn)知模塊，并進(jìn)行仿真驗(yàn)證。

進(jìn)度安排：

-第1-3個(gè)月：完成文獻(xiàn)調(diào)研和需求分析。

-第4-6個(gè)月：完成認(rèn)知模型框架設(shè)計(jì)。

-第7-9個(gè)月：完成物理場(chǎng)模型構(gòu)建。

-第10-12個(gè)月：完成認(rèn)知模型初步構(gòu)建和仿真驗(yàn)證。

第二階段：自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)處理算法研究（第2-3年）

任務(wù)分配：

-第13-15個(gè)月：研究基于認(rèn)知雷達(dá)理論的自適應(yīng)波形設(shè)計(jì)方法，并進(jìn)行仿真驗(yàn)證。

-第16-18個(gè)月：研究基于深度學(xué)習(xí)的干擾特征挖掘方法，并進(jìn)行仿真驗(yàn)證。

-第19-21個(gè)月：研究基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)智能識(shí)別方法，并進(jìn)行仿真驗(yàn)證。

-第22-24個(gè)月：研究基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的認(rèn)知決策方法，并進(jìn)行仿真驗(yàn)證。

進(jìn)度安排：

-第13-15個(gè)月：完成自適應(yīng)波形設(shè)計(jì)算法研究和仿真驗(yàn)證。

-第16-18個(gè)月：完成干擾特征挖掘算法研究和仿真驗(yàn)證。

-第19-21個(gè)月：完成目標(biāo)智能識(shí)別算法研究和仿真驗(yàn)證。

-第22-24個(gè)月：完成認(rèn)知決策算法研究和仿真驗(yàn)證。

第三階段：自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)（第4年）

任務(wù)分配：

-第25-27個(gè)月：設(shè)計(jì)支持自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)處理算法的雷達(dá)系統(tǒng)架構(gòu)，包括雷達(dá)信號(hào)收發(fā)模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、認(rèn)知決策模塊。

-第28-30個(gè)月：設(shè)計(jì)模塊間協(xié)同工作機(jī)制，并進(jìn)行仿真驗(yàn)證。

-第31-36個(gè)月：設(shè)計(jì)系統(tǒng)資源動(dòng)態(tài)分配機(jī)制，并進(jìn)行仿真驗(yàn)證。

進(jìn)度安排：

-第25-27個(gè)月：完成系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)。

-第28-30個(gè)月：完成協(xié)同工作機(jī)制設(shè)計(jì)和仿真驗(yàn)證。

-第31-36個(gè)月：完成資源動(dòng)態(tài)分配機(jī)制設(shè)計(jì)和仿真驗(yàn)證。

第四階段：自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)系統(tǒng)有效性驗(yàn)證（第5年）

任務(wù)分配：

-第37-39個(gè)月：搭建雷達(dá)信號(hào)處理實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，進(jìn)行實(shí)物實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。

-第40-42個(gè)月：在不同電磁環(huán)境下，對(duì)所提出的自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。

-第43-48個(gè)月：評(píng)估雷達(dá)系統(tǒng)的探測(cè)性能、抗干擾能力、目標(biāo)識(shí)別能力，并進(jìn)行分析和優(yōu)化。

進(jìn)度安排：

-第37-39個(gè)月：完成實(shí)驗(yàn)平臺(tái)搭建。

-第40-42個(gè)月：完成系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。

-第43-48個(gè)月：完成性能評(píng)估和優(yōu)化。

(2)風(fēng)險(xiǎn)管理策略

本課題在研究過(guò)程中可能面臨以下風(fēng)險(xiǎn)：

-技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)：深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法在雷達(dá)信號(hào)處理中的應(yīng)用尚處于探索階段，存在算法收斂性差、訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)、可解釋性不強(qiáng)等問(wèn)題，可能影響研究進(jìn)度和成果質(zhì)量。

-數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)：獲取復(fù)雜電磁環(huán)境下的真實(shí)數(shù)據(jù)集難度較大，可能影響算法開(kāi)發(fā)和驗(yàn)證的效果。

-人才風(fēng)險(xiǎn)：項(xiàng)目涉及多學(xué)科交叉，對(duì)研究人員的專業(yè)技能和協(xié)作能力要求較高，可能存在人才短缺或團(tuán)隊(duì)協(xié)作不暢的問(wèn)題。

針對(duì)上述風(fēng)險(xiǎn)，制定以下管理策略：

-技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)策略：

-開(kāi)展預(yù)研：在項(xiàng)目啟動(dòng)前，對(duì)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法在雷達(dá)信號(hào)處理中的應(yīng)用進(jìn)行預(yù)研，選擇合適的算法框架和優(yōu)化方法。

-分步實(shí)施：將算法研發(fā)分為多個(gè)階段，逐步驗(yàn)證和優(yōu)化算法性能，降低技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)。

-引進(jìn)專家：邀請(qǐng)深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的專家參與項(xiàng)目研究，提供技術(shù)指導(dǎo)和支持。

數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)策略：

-拓展數(shù)據(jù)來(lái)源：除了公開(kāi)數(shù)據(jù)集，還可以通過(guò)合作單位獲取部分真實(shí)數(shù)據(jù)，或利用仿真平臺(tái)生成高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。

-數(shù)據(jù)增強(qiáng)：利用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)擴(kuò)充數(shù)據(jù)集，提高算法的泛化能力。

-模擬數(shù)據(jù)：在真實(shí)數(shù)據(jù)不足的情況下，利用物理模型生成模擬數(shù)據(jù)，輔助算法開(kāi)發(fā)和驗(yàn)證。

人才風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)策略：

-加強(qiáng)培訓(xùn)：定期團(tuán)隊(duì)成員進(jìn)行專業(yè)培訓(xùn)，提升團(tuán)隊(duì)成員的技能水平。

-促進(jìn)協(xié)作：建立有效的溝通機(jī)制，促進(jìn)團(tuán)隊(duì)成員之間的協(xié)作。

-引進(jìn)人才：根據(jù)項(xiàng)目需求，適時(shí)引進(jìn)相關(guān)領(lǐng)域的人才，補(bǔ)充團(tuán)隊(duì)力量。

-建立應(yīng)急預(yù)案：針對(duì)可能出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)，制定應(yīng)急預(yù)案，確保項(xiàng)目研究的順利進(jìn)行。

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)

本課題研究團(tuán)隊(duì)由來(lái)自國(guó)內(nèi)雷達(dá)信號(hào)處理領(lǐng)域的資深專家和青年骨干組成，成員涵蓋電子工程、通信工程、計(jì)算機(jī)科學(xué)等多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域，具有豐富的理論研究和工程實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，能夠滿足項(xiàng)目研究所需的多學(xué)科交叉需求。

項(xiàng)目負(fù)責(zé)人張明教授，長(zhǎng)期從事雷達(dá)信號(hào)處理與認(rèn)知雷達(dá)技術(shù)研究，在自適應(yīng)信號(hào)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)等方面具有深厚的學(xué)術(shù)造詣和豐富的項(xiàng)目經(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)，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文80余篇，其中IEEETransactions系列論文20余篇，并持有發(fā)明專利10項(xiàng)。其研究方向包括自適應(yīng)雷達(dá)信號(hào)處理、認(rèn)知雷達(dá)、智能信號(hào)處理等。

團(tuán)隊(duì)核心成員李紅研究員，專注于復(fù)雜電磁環(huán)境下的雷達(dá)干擾與抗干擾技術(shù)研究，在干擾信號(hào)分析、自適應(yīng)波形設(shè)計(jì)、認(rèn)知干擾識(shí)別等方面具有突出貢獻(xiàn)。曾參與多項(xiàng)國(guó)防預(yù)研項(xiàng)目，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文50余篇，并持有發(fā)明專利8項(xiàng)。其研究方向包括雷達(dá)干擾與抗干擾、認(rèn)知雷達(dá)、智能信號(hào)處理等。

團(tuán)隊(duì)核心成員王強(qiáng)博士，擅長(zhǎng)深度學(xué)習(xí)在信號(hào)處理領(lǐng)域的應(yīng)用研究，在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等方面具有豐富的經(jīng)驗(yàn)。曾參與多項(xiàng)國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目，