課題申報(bào)評審書活頁一、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)信號處理關(guān)鍵技術(shù)研究

申請人姓名及聯(lián)系方式：張明，zhangming@

所屬單位：電子科技大學(xué)雷達(dá)技術(shù)研究所

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)境下自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)信號處理的關(guān)鍵技術(shù)，旨在突破傳統(tǒng)雷達(dá)信號處理方法在強(qiáng)干擾、多目標(biāo)、時(shí)變環(huán)境下的局限性，提升雷達(dá)系統(tǒng)的認(rèn)知能力和抗干擾性能。項(xiàng)目核心內(nèi)容圍繞自適應(yīng)波形設(shè)計(jì)、認(rèn)知干擾檢測與抑制、多目標(biāo)協(xié)同跟蹤與解析等關(guān)鍵技術(shù)展開研究。具體而言，將基于深度學(xué)習(xí)理論構(gòu)建雷達(dá)信號感知模型，通過聯(lián)合優(yōu)化波形參數(shù)與干擾抑制策略，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)波形調(diào)整與干擾自適應(yīng)消除；采用時(shí)空聯(lián)合貝葉斯估計(jì)方法，提升多目標(biāo)分辨率與跟蹤精度；研發(fā)基于小波變換和稀疏表示的信號重構(gòu)算法，增強(qiáng)弱信號檢測能力。研究方法包括理論建模、仿真驗(yàn)證與外場實(shí)驗(yàn)相結(jié)合，重點(diǎn)解決波形-干擾-信道耦合建模、認(rèn)知算法實(shí)時(shí)性優(yōu)化等科學(xué)問題。預(yù)期成果包括一套完整的自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)信號處理理論體系、系列算法原型及仿真平臺(tái)，并形成可推廣的雷達(dá)認(rèn)知技術(shù)解決方案。項(xiàng)目成果將顯著提升復(fù)雜電磁環(huán)境下雷達(dá)系統(tǒng)的作戰(zhàn)效能，為新型雷達(dá)裝備研發(fā)提供關(guān)鍵技術(shù)支撐，具有重大軍事應(yīng)用價(jià)值和經(jīng)濟(jì)社會(huì)效益。

三.項(xiàng)目背景與研究意義

在現(xiàn)代戰(zhàn)爭形態(tài)向信息化、智能化加速演進(jìn)的背景下，電磁頻譜已成為決定戰(zhàn)場控制權(quán)的關(guān)鍵制高點(diǎn)。雷達(dá)作為獲取戰(zhàn)場態(tài)勢感知的核心傳感器，其性能在復(fù)雜電磁環(huán)境下的表現(xiàn)直接關(guān)系到作戰(zhàn)決策的時(shí)效性與準(zhǔn)確性。當(dāng)前，戰(zhàn)場電磁環(huán)境日益呈現(xiàn)高密度、強(qiáng)對抗、強(qiáng)時(shí)變性等特點(diǎn)，電子干擾、隱身目標(biāo)、多徑效應(yīng)、雜波背景等復(fù)雜因素對雷達(dá)信號處理提出了前所未有的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)雷達(dá)信號處理方法大多基于固定參數(shù)假設(shè)和統(tǒng)計(jì)模型，難以有效應(yīng)對動(dòng)態(tài)變化的電磁環(huán)境和非高斯、非平穩(wěn)信號特性，導(dǎo)致雷達(dá)在強(qiáng)干擾下的探測距離急劇下降、目標(biāo)漏檢率升高、跟蹤穩(wěn)定性變差等問題。例如，在密集多目標(biāo)場景下，傳統(tǒng)匹配濾波器易受干擾信號或強(qiáng)雜波干擾而飽和，導(dǎo)致信號處理能力受限；在強(qiáng)電子干擾環(huán)境中，缺乏自適應(yīng)認(rèn)知能力的雷達(dá)系統(tǒng)往往陷入“干擾-對抗”的惡性循環(huán)，系統(tǒng)效能難以充分發(fā)揮。這些問題不僅制約了雷達(dá)系統(tǒng)在現(xiàn)代戰(zhàn)場中的作戰(zhàn)效能，也限制了雷達(dá)技術(shù)在民用領(lǐng)域如智能交通、遙感測繪、氣象預(yù)警等復(fù)雜場景下的深度應(yīng)用。因此，開展面向復(fù)雜電磁環(huán)境下的自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)信號處理關(guān)鍵技術(shù)研究，突破現(xiàn)有技術(shù)的瓶頸，具有重要的理論意義和迫切的應(yīng)用需求。

項(xiàng)目的研究意義主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

首先，在學(xué)術(shù)價(jià)值層面，本項(xiàng)目旨在構(gòu)建自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)信號處理的理論體系，推動(dòng)雷達(dá)信號處理學(xué)科向認(rèn)知化、智能化方向發(fā)展。通過融合現(xiàn)代信號處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、認(rèn)知科學(xué)等多學(xué)科理論，研究雷達(dá)系統(tǒng)與電磁環(huán)境之間的交互機(jī)理，探索基于認(rèn)知模型的信號感知與決策方法。這將為復(fù)雜環(huán)境下的信息獲取與處理提供新的理論視角和技術(shù)路徑，豐富和發(fā)展雷達(dá)信號處理的理論內(nèi)涵。項(xiàng)目研究中涉及的非線性動(dòng)力學(xué)模型、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計(jì)、時(shí)空聯(lián)合優(yōu)化理論等，將促進(jìn)相關(guān)交叉學(xué)科的理論創(chuàng)新，為后續(xù)更高級別的智能雷達(dá)系統(tǒng)研發(fā)奠定堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。特別是對波形-干擾-信道耦合機(jī)理的深入分析，有助于揭示復(fù)雜電磁系統(tǒng)內(nèi)部的復(fù)雜動(dòng)力學(xué)特性，具有重要的學(xué)術(shù)探索價(jià)值。

其次，在軍事應(yīng)用價(jià)值層面，本項(xiàng)目成果將直接提升我軍雷達(dá)系統(tǒng)在復(fù)雜電磁環(huán)境下的作戰(zhàn)效能，增強(qiáng)戰(zhàn)場態(tài)勢感知能力。通過研發(fā)自適應(yīng)波形設(shè)計(jì)技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)雷達(dá)波形的動(dòng)態(tài)優(yōu)化與自適應(yīng)調(diào)整，有效欺騙或規(guī)避干擾，提高雷達(dá)的隱身性和突防能力；認(rèn)知干擾檢測與抑制算法的突破，將使雷達(dá)系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)感知、識(shí)別并抑制各類復(fù)雜干擾，確保在強(qiáng)干擾環(huán)境下的可靠探測與跟蹤；多目標(biāo)協(xié)同跟蹤與解析技術(shù)的進(jìn)步，則能夠顯著提升雷達(dá)在密集多目標(biāo)場景下的分辨率、測距測角精度和跟蹤穩(wěn)定性，為指揮決策提供更全面、準(zhǔn)確的目標(biāo)信息。這些技術(shù)的應(yīng)用將有效提升雷達(dá)系統(tǒng)在信息化戰(zhàn)爭中的生存力、打擊力和信息優(yōu)勢，為我軍奪取制電磁權(quán)提供關(guān)鍵技術(shù)支撐，具有重要的軍事戰(zhàn)略意義。

再次，在經(jīng)濟(jì)與社會(huì)價(jià)值層面，本項(xiàng)目成果不僅能夠推動(dòng)雷達(dá)裝備的升級換代，還將促進(jìn)相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展與技術(shù)創(chuàng)新。隨著技術(shù)的成熟與推廣，自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)技術(shù)有望在民用領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，例如在智能交通系統(tǒng)中，用于高精度車輛檢測與跟蹤；在遙感測繪領(lǐng)域，用于復(fù)雜地物背景下的目標(biāo)識(shí)別與參數(shù)反演；在氣象預(yù)警領(lǐng)域，用于強(qiáng)干擾環(huán)境下的天氣雷達(dá)信號處理。這些應(yīng)用將顯著提升相關(guān)行業(yè)的智能化水平和服務(wù)能力，創(chuàng)造巨大的經(jīng)濟(jì)效益。同時(shí)，項(xiàng)目研發(fā)過程中形成的關(guān)鍵技術(shù)和標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，將帶動(dòng)雷達(dá)、電子對抗、等相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈的技術(shù)進(jìn)步，培育新的經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)，提升國家在高端傳感器領(lǐng)域的核心競爭力。此外，項(xiàng)目成果的轉(zhuǎn)化應(yīng)用還有助于提升社會(huì)公共安全水平，如在城市搜救、災(zāi)害監(jiān)測等方面發(fā)揮重要作用，具有廣泛的社會(huì)效益。

四.國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

國內(nèi)在自適應(yīng)雷達(dá)信號處理領(lǐng)域的研究起步相對較晚，但發(fā)展迅速，已在某些方向上取得了顯著進(jìn)展。早期研究主要集中在傳統(tǒng)自適應(yīng)技術(shù)如線性約束最小方差（LCMV）波束形成、恒模算法（CMA）及其衍生算法在雷達(dá)系統(tǒng)中的應(yīng)用，旨在抑制協(xié)方差矩陣秩虧和強(qiáng)點(diǎn)目標(biāo)干擾。隨后，隨著技術(shù)的興起，國內(nèi)學(xué)者開始探索深度學(xué)習(xí)在雷達(dá)信號處理中的應(yīng)用，例如使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）進(jìn)行地雜波抑制、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）進(jìn)行時(shí)變干擾跟蹤等。在自適應(yīng)波形設(shè)計(jì)方面，國內(nèi)研究機(jī)構(gòu)提出了基于稀疏表示的動(dòng)態(tài)波形生成方法，以及結(jié)合博弈論的對抗性波形設(shè)計(jì)思路，取得了一定的理論突破。近年來，國內(nèi)頂尖高校和科研院所如電子科技大學(xué)、西安電子科技大學(xué)、國防科技大學(xué)等，在認(rèn)知雷達(dá)理論框架構(gòu)建、認(rèn)知算法實(shí)時(shí)性優(yōu)化、硬件實(shí)現(xiàn)等方面投入了大量研究力量，形成了一批具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的核心技術(shù)。然而，國內(nèi)研究在系統(tǒng)性、原創(chuàng)性以及與實(shí)際應(yīng)用場景的深度融合方面仍存在提升空間，部分研究仍停留在理論仿真層面，缺乏大規(guī)模外場實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證；在復(fù)雜電磁環(huán)境建模的精細(xì)度、認(rèn)知算法對非高斯非平穩(wěn)信號處理的適應(yīng)性、以及多傳感器信息融合的認(rèn)知層面等方面，與國際先進(jìn)水平尚有差距。

國外在自適應(yīng)雷達(dá)信號處理領(lǐng)域的研究起步較早，技術(shù)積累更為深厚，形成了較為完善的理論體系和技術(shù)路線。早在20世紀(jì)70年代，國外就開始研究自適應(yīng)波束形成技術(shù)，并成功應(yīng)用于相控陣?yán)走_(dá)系統(tǒng)。在干擾抑制方面，國外學(xué)者提出了基于干擾消除（ICE）、自適應(yīng)噪聲抵消（ANC）等多種技術(shù)，并在實(shí)際雷達(dá)系統(tǒng)中得到了應(yīng)用。近年來，國外在認(rèn)知雷達(dá)領(lǐng)域的研究尤為活躍，美國、歐洲等發(fā)達(dá)國家投入了大量資源進(jìn)行研發(fā)。美國弗吉尼亞理工大學(xué)、斯坦福大學(xué)、MIT林肯實(shí)驗(yàn)室等機(jī)構(gòu)在認(rèn)知雷達(dá)理論框架、認(rèn)知算法設(shè)計(jì)、硬件原型驗(yàn)證等方面取得了突出成果，例如提出了基于貝葉斯推斷的認(rèn)知雷達(dá)模型、基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的自適應(yīng)波形優(yōu)化方法等。在波形設(shè)計(jì)方面，國外研究注重結(jié)合物理層安全、通信與雷達(dá)一體化等新興概念，探索認(rèn)知波形在復(fù)雜電磁環(huán)境下的應(yīng)用潛力。在硬件實(shí)現(xiàn)方面，國外已研制出部分基于FPGA或ASIC的認(rèn)知雷達(dá)信號處理原型系統(tǒng)，并在某些特定場景下進(jìn)行了小范圍應(yīng)用。然而，國外研究同樣面臨挑戰(zhàn)，主要體現(xiàn)在認(rèn)知雷達(dá)系統(tǒng)過于復(fù)雜，導(dǎo)致計(jì)算資源需求過高，實(shí)時(shí)性難以滿足；認(rèn)知模型對復(fù)雜電磁環(huán)境的表征不夠精確，導(dǎo)致算法在實(shí)際應(yīng)用中的魯棒性不足；以及認(rèn)知雷達(dá)系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)化和產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程相對緩慢，難以形成規(guī)模化的市場應(yīng)用。此外，國外研究在考慮中國等非西方國家特定的復(fù)雜電磁環(huán)境特性方面，存在一定的局限性，其研究成果的直接適用性有待進(jìn)一步驗(yàn)證。

盡管國內(nèi)外在自適應(yīng)雷達(dá)信號處理領(lǐng)域均取得了諸多研究成果，但仍存在一些亟待解決的問題和研究空白：

1.復(fù)雜電磁環(huán)境建模與認(rèn)知的精細(xì)化問題?，F(xiàn)有研究對復(fù)雜電磁環(huán)境的建模多基于簡化假設(shè)，難以精確刻畫強(qiáng)時(shí)變、非高斯、非平穩(wěn)信號特性，導(dǎo)致認(rèn)知算法的適應(yīng)性不足。缺乏對多源干擾（通信干擾、電子干擾、自然干擾等）耦合機(jī)理的深入理解，使得認(rèn)知雷達(dá)系統(tǒng)在真實(shí)戰(zhàn)場環(huán)境下的認(rèn)知能力受限。

2.認(rèn)知算法的計(jì)算復(fù)雜度與實(shí)時(shí)性矛盾問題。認(rèn)知雷達(dá)涉及大量數(shù)據(jù)處理和復(fù)雜模型計(jì)算，現(xiàn)有算法在保證認(rèn)知精度的同時(shí)，難以滿足雷達(dá)系統(tǒng)實(shí)時(shí)處理海量數(shù)據(jù)的需求。特別是在多目標(biāo)、多傳感器融合場景下，認(rèn)知算法的計(jì)算負(fù)擔(dān)進(jìn)一步加重，實(shí)時(shí)性優(yōu)化成為制約認(rèn)知雷達(dá)應(yīng)用的關(guān)鍵瓶頸。

3.自適應(yīng)波形設(shè)計(jì)與認(rèn)知決策的協(xié)同優(yōu)化問題?，F(xiàn)有研究在波形設(shè)計(jì)和認(rèn)知決策之間缺乏有效的協(xié)同機(jī)制，波形設(shè)計(jì)往往獨(dú)立于認(rèn)知決策進(jìn)行，導(dǎo)致波形資源利用效率不高。缺乏能夠根據(jù)實(shí)時(shí)電磁環(huán)境感知結(jié)果動(dòng)態(tài)優(yōu)化波形參數(shù)的認(rèn)知波形設(shè)計(jì)理論與方法，難以充分發(fā)揮認(rèn)知雷達(dá)的主動(dòng)感知能力。

4.認(rèn)知算法的魯棒性與泛化能力問題。現(xiàn)有認(rèn)知算法在仿真環(huán)境下的性能表現(xiàn)良好，但在實(shí)際復(fù)雜電磁環(huán)境中的魯棒性和泛化能力有待驗(yàn)證。缺乏針對認(rèn)知算法抗干擾、抗欺騙、抗不確定性設(shè)計(jì)的研究，導(dǎo)致認(rèn)知雷達(dá)系統(tǒng)在面對未知或非典型電磁威脅時(shí)，性能急劇下降。

5.認(rèn)知雷達(dá)系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)化與驗(yàn)證問題。認(rèn)知雷達(dá)技術(shù)涉及多學(xué)科交叉，缺乏統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)化體系，導(dǎo)致不同研究機(jī)構(gòu)開發(fā)的技術(shù)難以兼容。同時(shí)，認(rèn)知雷達(dá)系統(tǒng)的性能評估方法尚不完善，缺乏能夠全面衡量認(rèn)知能力的量化指標(biāo)和驗(yàn)證平臺(tái)，制約了認(rèn)知雷達(dá)技術(shù)的成熟與應(yīng)用。

上述問題既是當(dāng)前自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)信號處理領(lǐng)域面臨的主要挑戰(zhàn)，也構(gòu)成了本項(xiàng)目的研究重點(diǎn)和突破口。通過深入研究這些關(guān)鍵問題，有望推動(dòng)自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)技術(shù)的理論創(chuàng)新與工程應(yīng)用，為復(fù)雜電磁環(huán)境下的信息獲取與處理提供新的解決方案。

五.研究目標(biāo)與內(nèi)容

項(xiàng)目的研究目標(biāo)是針對復(fù)雜電磁環(huán)境下自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)信號處理的關(guān)鍵技術(shù)瓶頸，構(gòu)建一套完整的理論體系、算法體系及仿真驗(yàn)證平臺(tái)，顯著提升雷達(dá)系統(tǒng)在強(qiáng)干擾、多目標(biāo)、時(shí)變環(huán)境下的認(rèn)知能力、抗干擾性能和目標(biāo)探測與跟蹤精度。具體目標(biāo)包括：1）揭示復(fù)雜電磁環(huán)境下的波形-干擾-信道-目標(biāo)耦合機(jī)理，建立精確的動(dòng)態(tài)電磁環(huán)境認(rèn)知模型；2）研發(fā)基于深度學(xué)習(xí)的自適應(yīng)波形設(shè)計(jì)理論與方法，實(shí)現(xiàn)雷達(dá)波形的實(shí)時(shí)優(yōu)化與資源高效利用；3）創(chuàng)新認(rèn)知干擾檢測與抑制算法，提升雷達(dá)系統(tǒng)在強(qiáng)復(fù)雜干擾下的信號處理能力；4）設(shè)計(jì)時(shí)空聯(lián)合自適應(yīng)的多目標(biāo)協(xié)同跟蹤與解析算法，提高密集場景下的目標(biāo)分辨與穩(wěn)定跟蹤水平；5）構(gòu)建自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)信號處理仿真驗(yàn)證平臺(tái)，驗(yàn)證關(guān)鍵技術(shù)性能并形成可推廣的技術(shù)解決方案。

為實(shí)現(xiàn)上述研究目標(biāo)，本項(xiàng)目將圍繞以下幾個(gè)方面的研究內(nèi)容展開：

1.復(fù)雜電磁環(huán)境認(rèn)知模型研究

研究問題：如何建立精確刻畫復(fù)雜電磁環(huán)境下波形-干擾-信道-目標(biāo)耦合機(jī)理的認(rèn)知模型，以支撐雷達(dá)系統(tǒng)的自適應(yīng)決策？

假設(shè)：通過融合物理層建模與深度表征學(xué)習(xí)，可以構(gòu)建一種能夠?qū)崟r(shí)感知、表征和預(yù)測動(dòng)態(tài)電磁環(huán)境內(nèi)在統(tǒng)計(jì)特性與交互規(guī)律的認(rèn)知模型。

具體研究內(nèi)容包括：分析典型復(fù)雜電磁環(huán)境（如密集多徑、強(qiáng)掃頻干擾、多類型隱身目標(biāo)反射等）的信號特征與干擾特性，建立精細(xì)化的干擾模型與信道模型；研究基于小波變換、稀疏表示和深度生成模型的非高斯非平穩(wěn)信號表征方法，提取環(huán)境中的關(guān)鍵統(tǒng)計(jì)特征；設(shè)計(jì)基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的時(shí)空聯(lián)合感知網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)對電磁環(huán)境多維度信息的實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)和動(dòng)態(tài)建模；研究模型的可解釋性方法，增強(qiáng)對復(fù)雜電磁環(huán)境內(nèi)在規(guī)律的認(rèn)知與理解。

2.基于深度學(xué)習(xí)的自適應(yīng)波形設(shè)計(jì)研究

研究問題：如何利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)雷達(dá)波形的實(shí)時(shí)優(yōu)化與自適應(yīng)調(diào)整，以最大化系統(tǒng)在動(dòng)態(tài)環(huán)境下的性能？

假設(shè)：通過設(shè)計(jì)基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)或生成對抗網(wǎng)絡(luò)的波形優(yōu)化控制器，可以使雷達(dá)波形根據(jù)實(shí)時(shí)環(huán)境感知結(jié)果進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，實(shí)現(xiàn)資源的最優(yōu)分配。

具體研究內(nèi)容包括：研究波形參數(shù)（如帶寬、脈沖寬度、調(diào)制方式、波形結(jié)構(gòu)）與電磁環(huán)境交互的機(jī)理，建立波形-干擾效益映射關(guān)系；設(shè)計(jì)基于深度Q網(wǎng)絡(luò)（DQN）或深度確定性策略梯度（DDPG）的波形優(yōu)化控制器，實(shí)現(xiàn)對波形參數(shù)的在線學(xué)習(xí)和協(xié)同優(yōu)化；研究結(jié)合物理約束的深度生成模型（如變分自編碼器），生成滿足特定性能指標(biāo)的自適應(yīng)認(rèn)知波形；研究波形設(shè)計(jì)的博弈論方法，實(shí)現(xiàn)雷達(dá)與干擾之間的智能博弈與波形魯棒性設(shè)計(jì)。

3.認(rèn)知干擾檢測與抑制算法研究

研究問題：如何研發(fā)高效、魯棒的認(rèn)知干擾檢測與抑制算法，以提升雷達(dá)系統(tǒng)在強(qiáng)復(fù)雜干擾下的信號處理能力？

假設(shè)：通過融合深度特征提取與自適應(yīng)信號處理技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)對未知、時(shí)變干擾的精確檢測與有效抑制。

具體研究內(nèi)容包括：研究基于深度信念網(wǎng)絡(luò)（DBN）或循環(huán)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的認(rèn)知干擾檢測算法，實(shí)現(xiàn)對干擾信號特征的自動(dòng)學(xué)習(xí)與模式識(shí)別；設(shè)計(jì)基于深度自適應(yīng)濾波（如深度SARMA濾波）的干擾抑制算法，實(shí)現(xiàn)對非高斯干擾的精確估計(jì)與消除；研究基于注意力機(jī)制（AttentionMechanism）的干擾自適應(yīng)抑制方法，動(dòng)態(tài)調(diào)整抑制資源的分配；研究多傳感器信息融合的干擾認(rèn)知與抑制技術(shù)，提升系統(tǒng)在多源干擾環(huán)境下的魯棒性。

4.時(shí)空聯(lián)合自適應(yīng)的多目標(biāo)協(xié)同跟蹤與解析算法研究

研究問題：如何設(shè)計(jì)時(shí)空聯(lián)合自適應(yīng)的多目標(biāo)協(xié)同跟蹤與解析算法，以提高密集場景下目標(biāo)分辨與穩(wěn)定跟蹤水平？

假設(shè)：通過融合深度時(shí)空特征提取與貝葉斯估計(jì)理論，可以實(shí)現(xiàn)對多目標(biāo)精細(xì)化解析與穩(wěn)定跟蹤。

具體研究內(nèi)容包括：研究基于3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（3D-CNN）或時(shí)空循環(huán)單元（ST-RNN）的目標(biāo)時(shí)空特征提取方法，增強(qiáng)對目標(biāo)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)和關(guān)聯(lián)性的感知；設(shè)計(jì)基于深度概率模型的時(shí)空聯(lián)合貝葉斯估計(jì)算法，實(shí)現(xiàn)對多目標(biāo)狀態(tài)序列的精確估計(jì)與平滑；研究基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)關(guān)聯(lián)與識(shí)別算法，提高在密集、重疊目標(biāo)場景下的分辨能力；研究多目標(biāo)協(xié)同跟蹤的分布式自適應(yīng)算法，提升系統(tǒng)的可擴(kuò)展性和計(jì)算效率。

5.自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)信號處理仿真驗(yàn)證平臺(tái)構(gòu)建

研究問題：如何構(gòu)建一個(gè)能夠全面驗(yàn)證關(guān)鍵技術(shù)性能的自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)信號處理仿真驗(yàn)證平臺(tái)？

假設(shè)：通過構(gòu)建一個(gè)集環(huán)境建模、信號生成、算法仿真、性能評估于一體的綜合仿真平臺(tái)，可以有效驗(yàn)證和優(yōu)化所研發(fā)的關(guān)鍵技術(shù)。

具體研究內(nèi)容包括：開發(fā)高逼真度的復(fù)雜電磁環(huán)境仿真模塊，能夠模擬各類干擾、信道和多目標(biāo)場景；研制基于深度學(xué)習(xí)的認(rèn)知雷達(dá)信號處理算法仿真模塊，實(shí)現(xiàn)所研發(fā)關(guān)鍵算法的快速仿真與性能評估；設(shè)計(jì)系統(tǒng)級性能評估指標(biāo)體系，全面衡量認(rèn)知雷達(dá)在探測距離、虛警率、跟蹤精度、計(jì)算資源消耗等方面的性能；通過仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證關(guān)鍵技術(shù)的有效性、魯棒性和實(shí)時(shí)性，為后續(xù)外場實(shí)驗(yàn)和工程應(yīng)用提供技術(shù)支撐。

通過以上研究內(nèi)容的深入探討和系統(tǒng)研究，本項(xiàng)目旨在突破復(fù)雜電磁環(huán)境下自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)信號處理的關(guān)鍵技術(shù)瓶頸，為新一代高性能雷達(dá)系統(tǒng)的研發(fā)提供理論指導(dǎo)和技術(shù)儲(chǔ)備。

六.研究方法與技術(shù)路線

項(xiàng)目將采用理論分析、仿真建模、算法設(shè)計(jì)、軟件仿真和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證相結(jié)合的研究方法，系統(tǒng)性地解決復(fù)雜電磁環(huán)境下自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)信號處理的關(guān)鍵技術(shù)問題。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

（1）理論分析方法：針對復(fù)雜電磁環(huán)境建模、波形-干擾-信道耦合機(jī)理、認(rèn)知算法優(yōu)化等問題，采用隨機(jī)過程理論、矩陣?yán)碚?、信息論、博弈論等?jīng)典數(shù)學(xué)工具進(jìn)行理論推導(dǎo)和建模分析，為算法設(shè)計(jì)提供理論基礎(chǔ)。重點(diǎn)分析非高斯非平穩(wěn)信號特性、干擾信號的統(tǒng)計(jì)特性、雷達(dá)系統(tǒng)的性能邊界等，揭示內(nèi)在規(guī)律。

（2）深度學(xué)習(xí)方法：利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的特征學(xué)習(xí)和非線性建模能力，研究復(fù)雜電磁環(huán)境的認(rèn)知模型、自適應(yīng)波形優(yōu)化控制器、認(rèn)知干擾檢測與抑制模塊、時(shí)空目標(biāo)解析算法等。具體包括：采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）提取信號和圖像的局部特征；采用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）或長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）處理時(shí)序信息；采用生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）或變分自編碼器（VAE）生成自適應(yīng)波形和進(jìn)行信號重構(gòu)；采用注意力機(jī)制（Attention）實(shí)現(xiàn)資源動(dòng)態(tài)分配；采用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（DRL）實(shí)現(xiàn)波形與干擾的智能博弈。

（3）仿真建模方法：構(gòu)建高保真的雷達(dá)信號處理仿真環(huán)境，包括信號模型庫、干擾模型庫、信道模型庫和目標(biāo)模型庫。利用MATLAB/Simulink或Python等仿真工具，對所提出的理論模型和算法進(jìn)行功能驗(yàn)證和性能評估。仿真環(huán)境需支持多目標(biāo)場景、多傳感器融合、強(qiáng)時(shí)變干擾等復(fù)雜情況，并能夠?qū)崟r(shí)運(yùn)行以評估算法的實(shí)時(shí)性。

（4）優(yōu)化算法方法：針對認(rèn)知雷達(dá)系統(tǒng)中的多目標(biāo)優(yōu)化問題，采用凸優(yōu)化、稀疏優(yōu)化、粒子群優(yōu)化（PSO）、遺傳算法（GA）等優(yōu)化算法，對波形參數(shù)、濾波器系數(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)等進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)，以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)性能的最優(yōu)化。

（5）實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證方法：在室內(nèi)或室外電磁兼容實(shí)驗(yàn)室搭建雷達(dá)信號處理實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，利用信號模擬器、外場測試設(shè)備等生成復(fù)雜電磁環(huán)境，對仿真驗(yàn)證通過的關(guān)鍵算法進(jìn)行實(shí)際測試，驗(yàn)證算法在實(shí)際硬件平臺(tái)上的性能和魯棒性。收集實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，分析算法在實(shí)際環(huán)境中的表現(xiàn)。

2.實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

（1）復(fù)雜電磁環(huán)境仿真實(shí)驗(yàn)：設(shè)計(jì)一系列仿真實(shí)驗(yàn)，模擬不同復(fù)雜程度的電磁環(huán)境，包括不同類型的干擾（噪聲干擾、通信干擾、雷達(dá)干擾）、不同密度的多目標(biāo)場景、不同信噪比和信干噪比條件。通過仿真實(shí)驗(yàn)，評估認(rèn)知模型對電磁環(huán)境的感知精度和算法在不同環(huán)境下的性能變化，分析算法的魯棒性和適應(yīng)性。

（2）自適應(yīng)波形設(shè)計(jì)驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)：設(shè)計(jì)對比實(shí)驗(yàn)，比較基于傳統(tǒng)方法和基于深度學(xué)習(xí)的自適應(yīng)波形在不同干擾環(huán)境下的性能差異。通過仿真和實(shí)驗(yàn)，評估自適應(yīng)波形設(shè)計(jì)的有效性，驗(yàn)證波形優(yōu)化控制器對系統(tǒng)性能的提升程度。

（3）認(rèn)知干擾檢測與抑制性能評估實(shí)驗(yàn)：設(shè)計(jì)仿真和實(shí)驗(yàn)，對比不同干擾檢測與抑制算法的性能，包括檢測概率、虛警概率、干擾抑制程度、計(jì)算復(fù)雜度等。重點(diǎn)驗(yàn)證深度學(xué)習(xí)算法在應(yīng)對未知和時(shí)變干擾時(shí)的優(yōu)越性。

（4）多目標(biāo)協(xié)同跟蹤與解析性能評估實(shí)驗(yàn)：設(shè)計(jì)仿真和實(shí)驗(yàn)，在密集多目標(biāo)場景下，評估不同跟蹤算法的目標(biāo)分辨率、跟蹤精度、穩(wěn)定性和計(jì)算效率。通過對比實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證時(shí)空聯(lián)合自適應(yīng)算法在復(fù)雜目標(biāo)場景下的優(yōu)勢。

（5）系統(tǒng)級性能綜合評估實(shí)驗(yàn)：設(shè)計(jì)系統(tǒng)級仿真實(shí)驗(yàn)，將所有關(guān)鍵算法集成到一個(gè)完整的認(rèn)知雷達(dá)仿真平臺(tái)中，評估整個(gè)系統(tǒng)的探測距離、測角測距精度、跟蹤穩(wěn)定性、計(jì)算資源消耗等綜合性能，驗(yàn)證所提出技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

3.數(shù)據(jù)收集與分析方法

（1）仿真數(shù)據(jù)收集：通過仿真實(shí)驗(yàn)，生成包含各種復(fù)雜電磁環(huán)境下的雷達(dá)回波數(shù)據(jù)、干擾數(shù)據(jù)、目標(biāo)數(shù)據(jù)等。收集不同算法在不同條件下的輸出數(shù)據(jù)，包括檢測結(jié)果、跟蹤軌跡、波形參數(shù)、計(jì)算耗時(shí)等。

（2）實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)收集：通過物理實(shí)驗(yàn)，收集真實(shí)雷達(dá)回波數(shù)據(jù)、干擾信號數(shù)據(jù)等。利用高精度示波器、頻譜分析儀等設(shè)備采集信號數(shù)據(jù)，利用高精度測量設(shè)備采集系統(tǒng)性能數(shù)據(jù)。

（3）數(shù)據(jù)分析方法：采用統(tǒng)計(jì)分析方法評估算法的性能指標(biāo)，如檢測概率（Pd）、虛警概率（Pf）、信噪比增益（SNRG）、均方根誤差（RMSE）等。采用機(jī)器學(xué)習(xí)方法對收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和分析，識(shí)別數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律，進(jìn)一步優(yōu)化算法。采用可視化方法展示實(shí)驗(yàn)結(jié)果，直觀地比較不同算法的性能差異。

技術(shù)路線

項(xiàng)目研究將按照以下技術(shù)路線展開：

第一步：深入分析復(fù)雜電磁環(huán)境特性與現(xiàn)有技術(shù)瓶頸，明確項(xiàng)目研究目標(biāo)和技術(shù)指標(biāo)。

第二步：開展復(fù)雜電磁環(huán)境建模研究，建立精細(xì)化的波形-干擾-信道耦合模型，為后續(xù)研究奠定基礎(chǔ)。

第三步：研究基于深度學(xué)習(xí)的自適應(yīng)波形設(shè)計(jì)理論與方法，設(shè)計(jì)波形優(yōu)化控制器，實(shí)現(xiàn)雷達(dá)波形的動(dòng)態(tài)優(yōu)化。

第四步：創(chuàng)新認(rèn)知干擾檢測與抑制算法，設(shè)計(jì)基于深度學(xué)習(xí)的干擾檢測器和抑制器，提升系統(tǒng)抗干擾能力。

第五步：研究時(shí)空聯(lián)合自適應(yīng)的多目標(biāo)協(xié)同跟蹤與解析算法，提高密集場景下的目標(biāo)分辨與穩(wěn)定跟蹤水平。

第六步：構(gòu)建自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)信號處理仿真驗(yàn)證平臺(tái)，對所提出的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行仿真驗(yàn)證和性能評估。

第七步：在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境進(jìn)行關(guān)鍵算法的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，收集實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，分析算法在實(shí)際環(huán)境中的表現(xiàn)。

第八步：總結(jié)研究成果，撰寫研究報(bào)告，形成可推廣的技術(shù)解決方案。

第九步：發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文，申請相關(guān)專利，推動(dòng)研究成果的轉(zhuǎn)化與應(yīng)用。

通過上述研究方法和技術(shù)路線，本項(xiàng)目將系統(tǒng)性地解決復(fù)雜電磁環(huán)境下自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)信號處理的關(guān)鍵技術(shù)問題，為新一代高性能雷達(dá)系統(tǒng)的研發(fā)提供理論指導(dǎo)和技術(shù)儲(chǔ)備。

七．創(chuàng)新點(diǎn)

本項(xiàng)目在理論、方法和應(yīng)用層面均具有顯著的創(chuàng)新性，旨在突破現(xiàn)有自適應(yīng)雷達(dá)信號處理技術(shù)的局限，推動(dòng)認(rèn)知雷達(dá)技術(shù)的發(fā)展。具體創(chuàng)新點(diǎn)如下：

1.理論層面的創(chuàng)新：構(gòu)建基于深度學(xué)習(xí)的復(fù)雜電磁環(huán)境動(dòng)態(tài)認(rèn)知模型。

現(xiàn)有研究對復(fù)雜電磁環(huán)境的建模多基于簡化假設(shè)，難以精確刻畫強(qiáng)時(shí)變、非高斯、非平穩(wěn)信號特性以及多因素耦合的內(nèi)在規(guī)律。本項(xiàng)目創(chuàng)新性地提出融合物理層建模與深度表征學(xué)習(xí)的理論框架，構(gòu)建能夠?qū)崟r(shí)感知、表征和預(yù)測動(dòng)態(tài)電磁環(huán)境內(nèi)在統(tǒng)計(jì)特性與交互規(guī)律的認(rèn)知模型。具體而言，創(chuàng)新性地將小波變換、稀疏表示等傳統(tǒng)信號處理技術(shù)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）等深度學(xué)習(xí)模型相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)對電磁環(huán)境中非高斯非平穩(wěn)信號特征、干擾信號源、信道特性等多維度信息的深度學(xué)習(xí)與動(dòng)態(tài)建模。該模型不僅能夠精確表征復(fù)雜電磁環(huán)境的瞬時(shí)統(tǒng)計(jì)特性，還能夠預(yù)測環(huán)境的變化趨勢，為雷達(dá)系統(tǒng)的自適應(yīng)決策提供更準(zhǔn)確、更實(shí)時(shí)的環(huán)境信息。此外，本項(xiàng)目還探索基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電磁環(huán)境關(guān)系建模方法，以揭示不同電磁元素（干擾源、目標(biāo)、信道等）之間的復(fù)雜交互關(guān)系，為認(rèn)知雷達(dá)系統(tǒng)的分布式協(xié)同處理提供理論基礎(chǔ)。這種深度融合物理機(jī)理與深度智能的建模思路，是對傳統(tǒng)電磁環(huán)境建模理論的重大突破，為認(rèn)知雷達(dá)技術(shù)的發(fā)展提供了新的理論視角。

2.方法層面的創(chuàng)新：提出基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的自適應(yīng)波形設(shè)計(jì)與干擾博弈方法。

現(xiàn)有自適應(yīng)波形設(shè)計(jì)方法多基于經(jīng)驗(yàn)公式或靜態(tài)優(yōu)化，難以適應(yīng)快速變化的電磁環(huán)境。本項(xiàng)目創(chuàng)新性地將深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（DRL）應(yīng)用于自適應(yīng)波形設(shè)計(jì)，構(gòu)建波形優(yōu)化控制器，實(shí)現(xiàn)雷達(dá)波形參數(shù)（如帶寬、脈沖寬度、調(diào)制方式、波形結(jié)構(gòu)）根據(jù)實(shí)時(shí)環(huán)境感知結(jié)果進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，以最大化系統(tǒng)在動(dòng)態(tài)環(huán)境下的性能。具體而言，創(chuàng)新性地設(shè)計(jì)基于深度確定性策略梯度（DDPG）或近端策略優(yōu)化（PPO）的波形優(yōu)化控制器，通過與環(huán)境交互學(xué)習(xí)最優(yōu)波形策略，實(shí)現(xiàn)波形資源的動(dòng)態(tài)優(yōu)化與高效利用。此外，本項(xiàng)目還創(chuàng)新性地提出基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的雷達(dá)波形與干擾信號的智能博弈方法，通過訓(xùn)練一個(gè)生成器網(wǎng)絡(luò)來模擬干擾信號，訓(xùn)練一個(gè)判別器網(wǎng)絡(luò)來區(qū)分真實(shí)干擾和生成干擾，從而實(shí)現(xiàn)對未知干擾的有效應(yīng)對。這種方法能夠使雷達(dá)系統(tǒng)在與干擾源的博弈中不斷學(xué)習(xí)和進(jìn)化，提升自身的抗干擾能力。這些基于深度學(xué)習(xí)的新型方法，能夠顯著提高雷達(dá)系統(tǒng)在復(fù)雜電磁環(huán)境下的適應(yīng)性和智能化水平，是對傳統(tǒng)自適應(yīng)波形設(shè)計(jì)方法的重大革新。

3.方法層面的創(chuàng)新：設(shè)計(jì)時(shí)空聯(lián)合自適應(yīng)的多目標(biāo)協(xié)同跟蹤與解析算法。

現(xiàn)有多目標(biāo)跟蹤算法多側(cè)重于單傳感器、單維度信息處理，難以應(yīng)對密集、重疊目標(biāo)場景下的挑戰(zhàn)。本項(xiàng)目創(chuàng)新性地設(shè)計(jì)時(shí)空聯(lián)合自適應(yīng)的多目標(biāo)協(xié)同跟蹤與解析算法，融合深度時(shí)空特征提取與貝葉斯估計(jì)理論，實(shí)現(xiàn)對多目標(biāo)精細(xì)化解析與穩(wěn)定跟蹤。具體而言，創(chuàng)新性地采用三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（3D-CNN）或時(shí)空循環(huán)單元（ST-RNN）提取目標(biāo)的時(shí)空特征，增強(qiáng)對目標(biāo)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)、關(guān)聯(lián)性和外觀特征的感知能力；創(chuàng)新性地設(shè)計(jì)基于深度概率模型的時(shí)空聯(lián)合貝葉斯估計(jì)算法，融合多傳感器信息，實(shí)現(xiàn)對多目標(biāo)狀態(tài)序列的精確估計(jì)與平滑，提高跟蹤的穩(wěn)定性和精度；創(chuàng)新性地采用深度學(xué)習(xí)目標(biāo)關(guān)聯(lián)與識(shí)別算法，結(jié)合注意力機(jī)制，提高在密集、重疊目標(biāo)場景下的分辨能力，減少目標(biāo)錯(cuò)關(guān)聯(lián)和漏關(guān)聯(lián)現(xiàn)象。這些方法能夠顯著提高雷達(dá)系統(tǒng)在復(fù)雜目標(biāo)場景下的感知和跟蹤能力，是對傳統(tǒng)多目標(biāo)跟蹤算法的重大改進(jìn)。

4.應(yīng)用層面的創(chuàng)新：構(gòu)建自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)信號處理綜合解決方案。

現(xiàn)有認(rèn)知雷達(dá)技術(shù)研究多側(cè)重于單一技術(shù)環(huán)節(jié)，缺乏系統(tǒng)性的解決方案和工程化的實(shí)現(xiàn)。本項(xiàng)目創(chuàng)新性地將所研發(fā)的關(guān)鍵技術(shù)集成到一個(gè)完整的自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)信號處理綜合解決方案中，形成一套從環(huán)境感知、波形設(shè)計(jì)、干擾抑制到目標(biāo)跟蹤的端到端技術(shù)體系。該解決方案不僅包括理論模型和算法設(shè)計(jì)，還包括軟件仿真平臺(tái)和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證平臺(tái)，能夠?qū)崿F(xiàn)對所提出技術(shù)的全面驗(yàn)證和性能評估。此外，本項(xiàng)目還注重技術(shù)的實(shí)用性和可擴(kuò)展性，設(shè)計(jì)了模塊化的算法架構(gòu)，便于后續(xù)的工程化實(shí)現(xiàn)和系統(tǒng)升級。該綜合解決方案能夠?yàn)樾乱淮咝阅芾走_(dá)系統(tǒng)的研發(fā)提供完整的技術(shù)支撐，推動(dòng)認(rèn)知雷達(dá)技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用，具有重要的軍事和經(jīng)濟(jì)效益。這種系統(tǒng)性的創(chuàng)新，是對現(xiàn)有零散式研究思路的重大突破，具有重要的應(yīng)用價(jià)值和發(fā)展前景。

綜上所述，本項(xiàng)目在理論、方法和應(yīng)用層面均具有顯著的創(chuàng)新性，有望推動(dòng)自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)技術(shù)的發(fā)展，為復(fù)雜電磁環(huán)境下的信息獲取與處理提供新的解決方案。

八．預(yù)期成果

本項(xiàng)目圍繞復(fù)雜電磁環(huán)境下的自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)信號處理關(guān)鍵技術(shù)展開研究，預(yù)期在理論、技術(shù)和應(yīng)用等多個(gè)層面取得系列創(chuàng)新成果，具體包括：

1.理論貢獻(xiàn)：

（1）建立一套完整的復(fù)雜電磁環(huán)境認(rèn)知模型理論體系。預(yù)期提出基于深度學(xué)習(xí)的時(shí)空聯(lián)合認(rèn)知模型，能夠精確刻畫復(fù)雜電磁環(huán)境下波形-干擾-信道-目標(biāo)的耦合機(jī)理，實(shí)現(xiàn)對動(dòng)態(tài)電磁環(huán)境的精確感知、表征和預(yù)測。該模型將超越傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)模型的局限，提供對電磁環(huán)境內(nèi)在規(guī)律更深刻的理解，為認(rèn)知雷達(dá)系統(tǒng)的自適應(yīng)決策提供更準(zhǔn)確、更實(shí)時(shí)的環(huán)境信息。相關(guān)理論成果將發(fā)表在高水平學(xué)術(shù)期刊和會(huì)議上，并形成系統(tǒng)的學(xué)術(shù)專著或研究報(bào)告。

（2）形成一套基于深度學(xué)習(xí)的自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)信號處理理論框架。預(yù)期在自適應(yīng)波形設(shè)計(jì)、認(rèn)知干擾檢測與抑制、時(shí)空目標(biāo)協(xié)同跟蹤與解析等方面，建立基于深度學(xué)習(xí)的理論模型和算法體系，揭示深度學(xué)習(xí)技術(shù)在雷達(dá)信號處理中的內(nèi)在機(jī)理和優(yōu)化路徑。這將推動(dòng)雷達(dá)信號處理理論向認(rèn)知化、智能化方向發(fā)展，為新一代雷達(dá)系統(tǒng)的理論發(fā)展奠定基礎(chǔ)。

（3）發(fā)展一套新的電磁環(huán)境建模與信號處理分析方法。預(yù)期提出基于物理層建模與深度學(xué)習(xí)融合的分析方法，以及適用于復(fù)雜電磁環(huán)境下的系統(tǒng)性能評估指標(biāo)體系。這些新方法將有助于更深入地理解復(fù)雜電磁環(huán)境對雷達(dá)系統(tǒng)性能的影響，并為認(rèn)知雷達(dá)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與優(yōu)化提供理論指導(dǎo)。

2.技術(shù)成果：

（1）研發(fā)系列自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)信號處理核心算法。預(yù)期研發(fā)出基于深度學(xué)習(xí)的自適應(yīng)波形設(shè)計(jì)算法、認(rèn)知干擾檢測與抑制算法、時(shí)空聯(lián)合自適應(yīng)的多目標(biāo)協(xié)同跟蹤與解析算法等。這些算法將具有較高的性能、較強(qiáng)的魯棒性和較好的實(shí)時(shí)性，能夠顯著提升雷達(dá)系統(tǒng)在復(fù)雜電磁環(huán)境下的作戰(zhàn)效能。

（2）構(gòu)建自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)信號處理軟件仿真平臺(tái)。預(yù)期開發(fā)一個(gè)功能完善、可擴(kuò)展性強(qiáng)的軟件仿真平臺(tái)，能夠模擬各種復(fù)雜電磁環(huán)境，對所提出的核心算法進(jìn)行功能驗(yàn)證和性能評估。該平臺(tái)將包含環(huán)境建模模塊、信號生成模塊、算法仿真模塊、性能評估模塊等，為后續(xù)研究和應(yīng)用提供重要的技術(shù)支撐。

（3）形成一套自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)信號處理技術(shù)解決方案。預(yù)期將所研發(fā)的核心算法集成到一個(gè)完整的自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)信號處理技術(shù)解決方案中，包括理論模型、算法庫、軟件平臺(tái)等。該解決方案將具有較高的實(shí)用性和可擴(kuò)展性，能夠?yàn)樾乱淮咝阅芾走_(dá)系統(tǒng)的研發(fā)提供技術(shù)支撐。

3.實(shí)踐應(yīng)用價(jià)值：

（1）提升雷達(dá)系統(tǒng)在復(fù)雜電磁環(huán)境下的作戰(zhàn)效能。本項(xiàng)目成果將直接應(yīng)用于軍用雷達(dá)系統(tǒng)，顯著提升雷達(dá)系統(tǒng)在強(qiáng)干擾、多目標(biāo)、時(shí)變環(huán)境下的認(rèn)知能力、抗干擾性能和目標(biāo)探測與跟蹤精度，增強(qiáng)我軍戰(zhàn)場態(tài)勢感知能力，提高作戰(zhàn)勝算。

（2）推動(dòng)雷達(dá)技術(shù)在民用領(lǐng)域的深度應(yīng)用。本項(xiàng)目成果中的部分技術(shù)，如高精度目標(biāo)探測、跟蹤技術(shù)，可用于智能交通、遙感測繪、氣象預(yù)警等領(lǐng)域，提升相關(guān)行業(yè)的智能化水平和服務(wù)能力，創(chuàng)造巨大的經(jīng)濟(jì)效益。

（3）促進(jìn)相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈的技術(shù)進(jìn)步與產(chǎn)業(yè)發(fā)展。本項(xiàng)目將帶動(dòng)雷達(dá)、電子對抗、等相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈的技術(shù)進(jìn)步，培育新的經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)，提升國家在高端傳感器領(lǐng)域的核心競爭力。

（4）形成自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的技術(shù)體系。預(yù)期形成一系列具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的理論成果、算法專利、軟件著作權(quán)等，為我國雷達(dá)技術(shù)的發(fā)展提供有力的技術(shù)支撐和知識(shí)產(chǎn)權(quán)保障。

綜上所述，本項(xiàng)目預(yù)期取得一系列具有理論創(chuàng)新性和實(shí)踐應(yīng)用價(jià)值的研究成果，為復(fù)雜電磁環(huán)境下的信息獲取與處理提供新的解決方案，推動(dòng)認(rèn)知雷達(dá)技術(shù)的理論發(fā)展與應(yīng)用落地，具有重要的軍事和經(jīng)濟(jì)效益。

九.項(xiàng)目實(shí)施計(jì)劃

本項(xiàng)目實(shí)施周期為XX年（例如：3年），將按照研究目標(biāo)和內(nèi)容，分階段推進(jìn)各項(xiàng)研究任務(wù)。項(xiàng)目實(shí)施計(jì)劃詳細(xì)如下：

第一階段：項(xiàng)目啟動(dòng)與基礎(chǔ)研究（第1年）

任務(wù)分配：

（1）深入調(diào)研國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，明確項(xiàng)目具體研究目標(biāo)和技術(shù)指標(biāo)。

（2）開展復(fù)雜電磁環(huán)境特性分析，建立初步的波形-干擾-信道耦合模型。

（3）研究基于深度學(xué)習(xí)的認(rèn)知模型基礎(chǔ)理論，設(shè)計(jì)深度學(xué)習(xí)算法的基本框架。

（4）開始構(gòu)建自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)信號處理仿真驗(yàn)證平臺(tái)的基礎(chǔ)框架。

進(jìn)度安排：

（1）第1-3個(gè)月：完成文獻(xiàn)調(diào)研、項(xiàng)目方案設(shè)計(jì)和技術(shù)路線制定，明確研究目標(biāo)、內(nèi)容和方法。

（2）第4-9個(gè)月：開展復(fù)雜電磁環(huán)境特性分析，完成初步的波形-干擾-信道耦合模型建模，并進(jìn)行理論驗(yàn)證。

（3）第10-15個(gè)月：研究基于深度學(xué)習(xí)的認(rèn)知模型基礎(chǔ)理論，設(shè)計(jì)深度學(xué)習(xí)算法的基本框架，并進(jìn)行初步的理論推導(dǎo)和仿真分析。

（4）第16-24個(gè)月：開始構(gòu)建自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)信號處理仿真驗(yàn)證平臺(tái)的基礎(chǔ)框架，包括環(huán)境建模模塊、信號生成模塊等。

第二階段：關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)與算法研發(fā)（第2年）

任務(wù)分配：

（1）深入研究復(fù)雜電磁環(huán)境認(rèn)知模型，完成基于深度學(xué)習(xí)的認(rèn)知模型的算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。

（2）研發(fā)基于深度學(xué)習(xí)的自適應(yīng)波形設(shè)計(jì)算法，并進(jìn)行仿真驗(yàn)證。

（3）創(chuàng)新認(rèn)知干擾檢測與抑制算法，并進(jìn)行仿真驗(yàn)證。

（4）研發(fā)時(shí)空聯(lián)合自適應(yīng)的多目標(biāo)協(xié)同跟蹤與解析算法，并進(jìn)行仿真驗(yàn)證。

進(jìn)度安排：

（1）第25-30個(gè)月：深入研究復(fù)雜電磁環(huán)境認(rèn)知模型，完成基于深度學(xué)習(xí)的認(rèn)知模型的算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，并在仿真平臺(tái)上進(jìn)行驗(yàn)證。

（2）第31-36個(gè)月：研發(fā)基于深度學(xué)習(xí)的自適應(yīng)波形設(shè)計(jì)算法，設(shè)計(jì)波形優(yōu)化控制器，并在仿真平臺(tái)上進(jìn)行驗(yàn)證。

（3）第37-42個(gè)月：創(chuàng)新認(rèn)知干擾檢測與抑制算法，并在仿真平臺(tái)上進(jìn)行驗(yàn)證。

（4）第43-48個(gè)月：研發(fā)時(shí)空聯(lián)合自適應(yīng)的多目標(biāo)協(xié)同跟蹤與解析算法，并在仿真平臺(tái)上進(jìn)行驗(yàn)證。

第三階段：系統(tǒng)集成、實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與成果總結(jié)（第3年）

任務(wù)分配：

（1）將所有關(guān)鍵算法集成到自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)信號處理仿真驗(yàn)證平臺(tái)中，進(jìn)行系統(tǒng)級仿真驗(yàn)證。

（2）在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境搭建實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，對關(guān)鍵算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。

（3）收集實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，分析算法在實(shí)際環(huán)境中的表現(xiàn)，并進(jìn)行算法優(yōu)化。

（4）總結(jié)研究成果，撰寫研究報(bào)告、學(xué)術(shù)論文和專利申請。

進(jìn)度安排：

（1）第49-54個(gè)月：將所有關(guān)鍵算法集成到自適應(yīng)認(rèn)知雷達(dá)信號處理仿真驗(yàn)證平臺(tái)中，進(jìn)行系統(tǒng)級仿真驗(yàn)證，評估系統(tǒng)性能。

（2）第55-60個(gè)月：在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境搭建實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，對關(guān)鍵算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，收集實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。

（3）第61-66個(gè)月：分析算法在實(shí)際環(huán)境中的表現(xiàn)，進(jìn)行算法優(yōu)化，進(jìn)一步提升算法性能。

（4）第67-72個(gè)月：總結(jié)研究成果，撰寫研究報(bào)告、學(xué)術(shù)論文和專利申請，完成項(xiàng)目結(jié)題。

風(fēng)險(xiǎn)管理策略：

1.技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)：深度學(xué)習(xí)算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)可能存在技術(shù)難點(diǎn)，如模型訓(xùn)練難度大、算法實(shí)時(shí)性不滿足要求等。應(yīng)對策略：加強(qiáng)理論研究，選擇合適的深度學(xué)習(xí)模型架構(gòu)；采用模型壓縮、硬件加速等技術(shù)手段，提升算法實(shí)時(shí)性；開展充分的仿真驗(yàn)證和實(shí)驗(yàn)測試，確保算法的可行性和有效性。

2.進(jìn)度風(fēng)險(xiǎn)：項(xiàng)目研究任務(wù)較多，可能存在進(jìn)度滯后的風(fēng)險(xiǎn)。應(yīng)對策略：制定詳細(xì)的項(xiàng)目實(shí)施計(jì)劃，明確各階段的任務(wù)分配和進(jìn)度安排；建立項(xiàng)目進(jìn)度監(jiān)控機(jī)制，定期檢查項(xiàng)目進(jìn)度，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決進(jìn)度偏差問題；合理分配研究資源，確保項(xiàng)目按計(jì)劃推進(jìn)。

3.數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)：項(xiàng)目研究所需的雷達(dá)回波數(shù)據(jù)、干擾信號數(shù)據(jù)等可能存在數(shù)據(jù)質(zhì)量不高或數(shù)據(jù)量不足的風(fēng)險(xiǎn)。應(yīng)對策略：與相關(guān)單位合作，獲取高質(zhì)量的雷達(dá)數(shù)據(jù)；采用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，擴(kuò)充數(shù)據(jù)集規(guī)模；建立數(shù)據(jù)質(zhì)量控制機(jī)制，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。

4.應(yīng)用風(fēng)險(xiǎn)：項(xiàng)目研究成果的實(shí)際應(yīng)用可能存在不確定性，如系統(tǒng)集成難度大、性能指標(biāo)不滿足實(shí)際需求等。應(yīng)對策略：加強(qiáng)與相關(guān)應(yīng)用單位的溝通與合作，了解實(shí)際應(yīng)用需求；開展充分的系統(tǒng)級仿真驗(yàn)證和實(shí)驗(yàn)測試，確保研究成果的實(shí)用性和可行性；制定詳細(xì)的應(yīng)用推廣計(jì)劃，推動(dòng)研究成果的實(shí)際應(yīng)用。

通過上述項(xiàng)目實(shí)施計(jì)劃和風(fēng)險(xiǎn)管理策略，本項(xiàng)目將有序推進(jìn)各項(xiàng)研究任務(wù)，有效應(yīng)對可能出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)，確保項(xiàng)目按計(jì)劃順利完成，并取得預(yù)期的研究成果。

十.項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)

本項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)由來自電子科技大學(xué)雷達(dá)技術(shù)研究所、相關(guān)高校及研究機(jī)構(gòu)的資深研究人員和青年骨干組成，團(tuán)隊(duì)成員在雷達(dá)信號處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、通信理論等領(lǐng)域具有深厚的專業(yè)背景和豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，能夠覆蓋項(xiàng)目研究所需的各個(gè)專業(yè)方向，確保項(xiàng)目研究的順利開展和預(yù)期目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。

1.團(tuán)隊(duì)成員專業(yè)背景與研究經(jīng)驗(yàn)：

（1）項(xiàng)目負(fù)責(zé)人張明研究員：長期從事雷達(dá)信號處理與電子對抗研究，在自適應(yīng)雷達(dá)技術(shù)、認(rèn)知雷達(dá)理論等方面具有20多年的研究經(jīng)驗(yàn)。曾主持完成多項(xiàng)國家級重點(diǎn)科研項(xiàng)目，在國內(nèi)外核心期刊和會(huì)議上發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文100余篇，出版專著2部，獲國家發(fā)明專利授權(quán)15項(xiàng)。具備豐富的項(xiàng)目管理和學(xué)術(shù)領(lǐng)導(dǎo)經(jīng)驗(yàn)，能夠?yàn)轫?xiàng)目提供總體技術(shù)指導(dǎo)和決策支持。

（2）核心成員李強(qiáng)教授：雷達(dá)信號處理領(lǐng)域資深專家，在復(fù)雜電磁環(huán)境建模、波形設(shè)計(jì)等方面具有深厚造詣。曾參與多項(xiàng)軍用雷達(dá)系統(tǒng)研發(fā)項(xiàng)目，主持完成國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目1項(xiàng)。在IEEETransactionsonAerospaceandElectronicSystems等國際頂級期刊發(fā)表論文50余篇，獲國家科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)1項(xiàng)。

（3）核心成員王偉博士：機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域?qū)＜遥谏疃壬窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于信號處理方面具有豐富的研究經(jīng)驗(yàn)。曾參與多項(xiàng)與雷達(dá)融合技術(shù)研究項(xiàng)目，在IEEESignalProcessingMagazine等知名期刊發(fā)表論文20余篇，申請發(fā)明專利10項(xiàng)。擅長深度學(xué)習(xí)算法設(shè)計(jì)與優(yōu)化，能夠?yàn)轫?xiàng)目提供關(guān)鍵技術(shù)支撐。

（4）核心成員趙芳研究員：電子對抗與干擾抑制領(lǐng)域?qū)＜遥谡J(rèn)知干擾檢測與抑制技術(shù)方面具有多年研究積累。曾參與多項(xiàng)電子對抗預(yù)研項(xiàng)目，在IEEEJournalofSelectedTopicsinSignalProcessing等期刊發(fā)表論文30余篇，獲省部級科技進(jìn)步獎(jiǎng)3項(xiàng)。具備扎實(shí)的理論功底和豐富的工程實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，能夠?yàn)轫?xiàng)目提供干擾抑制技術(shù)的核心支持。

（5）青年骨干劉洋博士：多目標(biāo)跟蹤與數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域青年專家，在時(shí)空信號處理和多目標(biāo)跟蹤算法方面具有深入研究。曾在國際知名會(huì)議發(fā)表學(xué)術(shù)論文10余篇，參與完成多項(xiàng)雷達(dá)數(shù)據(jù)處理項(xiàng)目。具備較強(qiáng)的科研能力和創(chuàng)新精神，能夠?yàn)轫?xiàng)目提供多目標(biāo)跟蹤與解析技術(shù)的關(guān)鍵技術(shù)支持。

（6）技術(shù)骨干孫莉工程師：雷達(dá)系統(tǒng)仿真與測試領(lǐng)域工程師，具有多年雷達(dá)系統(tǒng)仿真平臺(tái)開發(fā)和實(shí)驗(yàn)測試經(jīng)驗(yàn)。熟悉雷達(dá)系統(tǒng)設(shè)計(jì)流程和測試方法，能夠?yàn)轫?xiàng)目提供仿真驗(yàn)證和實(shí)驗(yàn)測試的技術(shù)支持。

2.團(tuán)隊(duì)成員角色分配與合作模式：

（1）項(xiàng)目負(fù)責(zé)人張明研究員：負(fù)責(zé)項(xiàng)目的總體策劃、技術(shù)路線制定、資源協(xié)調(diào)和進(jìn)度管理，主持關(guān)鍵技術(shù)問題的決策和攻關(guān)，對項(xiàng)目最終成果質(zhì)量負(fù)總責(zé)。

（2）核心成員李強(qiáng)教授：負(fù)責(zé)復(fù)雜電磁環(huán)境建模和波形設(shè)計(jì)方向的研究工作，指導(dǎo)團(tuán)隊(duì)成員開展理論研究和技術(shù)攻關(guān)，參與項(xiàng)目整體技術(shù)方案的評審和論證。

（3）核心成員王偉博士：負(fù)責(zé)深度學(xué)習(xí)算法設(shè)計(jì)與優(yōu)化方向的研究工作，帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)開展認(rèn)知模型、波形優(yōu)化控制器、干擾檢測器等算法的研發(fā)，參與項(xiàng)目算法的仿真驗(yàn)證和性能評估。

（4）核心成員趙芳研究員：負(fù)責(zé)認(rèn)知干擾檢測與抑制方向的研究工作，帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)開展干擾信號分析、干擾檢測與抑制算法研發(fā)，參與項(xiàng)目算法的仿真驗(yàn)證和實(shí)驗(yàn)測試。

（5）青年骨干劉洋博士：負(fù)責(zé)時(shí)空聯(lián)合自適應(yīng)的多目標(biāo)協(xié)同跟蹤與解析方向的研究工作，帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)開展目標(biāo)時(shí)空特征提取、多目標(biāo)跟蹤算法設(shè)計(jì)與優(yōu)化，參與項(xiàng)目算法的仿真驗(yàn)證和性能評估。

（6）技術(shù)骨干孫莉工程師：負(fù)責(zé)項(xiàng)目仿真平臺(tái)搭建、算法仿真測試和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證工作，收集和分析實(shí)