課題結題鑒定申報書樣表一、封面內容

項目名稱：面向復雜電磁環(huán)境下的智能信號處理與識別技術研究

申請人姓名及聯(lián)系方式：張明，zhangming@

所屬單位：信息工程學院

申報日期：2023年10月26日

項目類別：應用研究

二．項目摘要

本項目聚焦于復雜電磁環(huán)境下的智能信號處理與識別技術，旨在解決傳統(tǒng)信號處理方法在強干擾、低信噪比條件下的性能瓶頸問題。研究核心內容包括：首先，構建基于深度學習的自適應信號降噪模型，通過多尺度特征提取和動態(tài)權重分配，提升信號在強噪聲環(huán)境下的可辨識度；其次，開發(fā)融合物理層與符號層信息的聯(lián)合解碼算法，實現(xiàn)對多源異構信號的聯(lián)合時空解耦與智能識別；再次，設計輕量化邊緣計算架構，將算法部署于嵌入式平臺，驗證其在實時處理與低功耗場景下的魯棒性。項目采用理論分析、仿真實驗與實測驗證相結合的研究方法，預期形成一套包含信號預處理、特征提取、智能識別及邊緣部署的全鏈條技術方案。主要成果包括：開發(fā)自適應降噪模型，信噪比提升達15dB以上；實現(xiàn)多源信號聯(lián)合識別準確率超過90%；完成邊緣計算平臺原型驗證，處理時延小于10ms。研究成果將應用于雷達信號處理、通信抗干擾等領域，為提升復雜電磁環(huán)境下的信息獲取能力提供關鍵技術支撐。

三.項目背景與研究意義

1.研究領域現(xiàn)狀、存在問題及研究必要性

復雜電磁環(huán)境下的信號處理與識別技術是現(xiàn)代電子信息系統(tǒng)中的核心環(huán)節(jié)，其發(fā)展水平直接關系到國家安全、經濟發(fā)展和信息社會的穩(wěn)定運行。當前，隨著電子技術的飛速發(fā)展和智能化應用的普及，電磁環(huán)境日趨復雜，表現(xiàn)為信號類型多樣化、干擾源密集化、信道動態(tài)化等特征。傳統(tǒng)信號處理方法在應對此類復雜場景時，逐漸暴露出一系列問題。

從技術現(xiàn)狀來看，現(xiàn)有信號處理技術大多基于經典統(tǒng)計理論或固定參數(shù)模型，難以有效適應動態(tài)變化的電磁環(huán)境。例如，在雷達信號處理領域，傳統(tǒng)匹配濾波器在強噪聲和雜波干擾下性能衰減顯著，且對未知干擾缺乏適應性。在通信領域，現(xiàn)有調制解調技術對抗窄帶干擾和頻譜捷變能力不足，導致通信質量下降甚至中斷。在電子對抗領域，傳統(tǒng)信號識別方法依賴于預先設定的特征模板，難以應對具有自適應規(guī)避能力的敵方信號。這些問題的存在，根源在于傳統(tǒng)方法對環(huán)境的適應性差、對信號的表征能力不足以及計算復雜度過高。

具體而言，現(xiàn)有研究存在以下突出問題：首先，信號預處理環(huán)節(jié)缺乏對復雜電磁環(huán)境的多維度表征。多數(shù)研究僅關注單一噪聲類型（如高斯白噪聲）的抑制，而對脈沖干擾、噪聲色性、多徑效應等綜合因素考慮不足。其次，特征提取方法存在局限性。傳統(tǒng)特征如能量、時頻分布等在強干擾下易失效，而深度學習方法雖在模式識別上表現(xiàn)出色，但在物理意義解釋和計算效率上仍有提升空間。再次，信號識別與解耦技術尚未實現(xiàn)多模態(tài)融合。例如，在多基地雷達系統(tǒng)中，目標信號與地雜波、海雜波的分離依賴復雜的模型假設，缺乏普適性強的解決方案。此外，邊緣計算與云計算協(xié)同處理機制不完善，導致資源利用率低和實時性難以保證。

從應用需求來看，復雜電磁環(huán)境下的信號處理技術已廣泛應用于國防、交通、醫(yī)療、能源等領域。在國防安全領域，現(xiàn)代戰(zhàn)爭對雷達、通信、電子對抗系統(tǒng)的性能提出了極高要求，任何信號處理技術的短板都可能成為作戰(zhàn)劣勢。在民用領域，5G/6G通信、自動駕駛、智能電網等新興應用場景也對信號處理提出了新的挑戰(zhàn)。例如，5G通信系統(tǒng)在密集城市環(huán)境中面臨嚴重的同頻干擾和信道衰落問題，需要更先進的信號處理技術保障服務質量。自動駕駛系統(tǒng)依賴多傳感器信息融合，但傳感器信號易受環(huán)境電磁干擾，影響感知精度。這些應用需求凸顯了開展針對性研究的緊迫性。

因此，開展面向復雜電磁環(huán)境下的智能信號處理與識別技術研究具有極強的必要性。一方面，現(xiàn)有技術瓶頸制約了相關應用系統(tǒng)的性能提升，亟需創(chuàng)新理論和方法予以突破；另一方面，智能化、網絡化、自主化是未來信息處理的發(fā)展趨勢，將智能技術融入信號處理是應對復雜電磁環(huán)境的關鍵途徑。本研究通過融合多學科知識，有望為解決上述問題提供系統(tǒng)性方案，推動相關領域的技術進步。

2.項目研究的社會、經濟或學術價值

本項目的實施將產生顯著的社會效益、經濟效益和學術價值，對推動相關技術發(fā)展和產業(yè)升級具有重要意義。

在社會效益方面，本項目的研究成果將直接服務于國家安全和國民經濟建設。在國防安全領域，提升復雜電磁環(huán)境下的信號處理能力是維護國家主權和信息安全的關鍵技術支撐。項目成果可應用于新型雷達系統(tǒng)、電子偵察系統(tǒng)、通信保密系統(tǒng)等，增強我軍在復雜電磁環(huán)境下的作戰(zhàn)效能。例如，開發(fā)的智能信號降噪模型可顯著提高雷達在強噪聲環(huán)境下的探測距離和目標識別能力，為戰(zhàn)場態(tài)勢感知提供有力保障。在民用領域，項目成果可應用于智能交通系統(tǒng)、公共安全監(jiān)控、電力系統(tǒng)智能運維等領域。例如，融合多源信息的智能識別技術可用于無人機群的協(xié)同避障和交通流量的實時監(jiān)控，提升城市運行效率；抗干擾通信技術可為偏遠地區(qū)提供穩(wěn)定可靠的通信保障；邊緣計算優(yōu)化方案可降低5G基站的能耗和運維成本，促進綠色通信發(fā)展。此外，項目的研究過程將培養(yǎng)一批掌握前沿技術的復合型人才，為國防科技工業(yè)和信息技術產業(yè)提供智力支持。

在經濟價值方面，本項目具有廣闊的產業(yè)化前景。首先，項目成果可直接轉化為高端電子信息系統(tǒng)核心部件，替代國外進口技術，降低國家在關鍵領域的技術依賴。例如，基于深度學習的自適應信號處理芯片可應用于雷達、通信等裝備，提升產品附加值和出口競爭力。其次，項目的研究將推動相關產業(yè)鏈的發(fā)展。例如，智能信號處理算法的開發(fā)將帶動芯片設計、嵌入式系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)分析等相關產業(yè)的發(fā)展，形成新的經濟增長點。再次，項目提出的輕量化邊緣計算方案可降低企業(yè)信息化建設的成本，提高資源利用效率。據(jù)估算，項目成果在通信和交通領域的應用每年可為社會創(chuàng)造數(shù)百億的經濟效益。此外，項目的研究將促進產學研合作，加速科技成果轉化，為區(qū)域經濟發(fā)展注入新動能。

在學術價值方面，本項目將推動信號處理、、電磁場理論等多學科的交叉融合，產生一系列創(chuàng)新性學術成果。首先，項目將深化對復雜電磁環(huán)境下信號演化規(guī)律的理論認識。通過構建多物理場耦合模型，揭示信號在強干擾、動態(tài)信道中的傳輸機理，為信號處理算法的設計提供理論依據(jù)。其次，項目將拓展智能信號處理的技術邊界。通過融合物理層與符號層信息，探索智能算法在復雜約束條件下的優(yōu)化路徑，推動深度學習、強化學習等技術在信號處理領域的深度應用。再次，項目將建立智能信號處理的理論評估體系。通過構建面向復雜電磁環(huán)境的仿真測試床，提出客觀、全面的性能評價指標，為相關技術的研究提供標準化的參考。此外，項目的研究將發(fā)表高水平學術論文、申請發(fā)明專利，提升我國在智能信號處理領域的學術影響力。部分研究成果有望成為后續(xù)研究的基礎，為探索更先進的信號處理技術奠定基礎。

四.國內外研究現(xiàn)狀

在復雜電磁環(huán)境下的智能信號處理與識別技術領域，國內外研究已取得長足進展，但依然存在諸多挑戰(zhàn)和待解決的問題。

國外研究起步較早，在基礎理論和關鍵技術方面積累了豐富成果。美國作為該領域的領先國家，在雷達信號處理、通信抗干擾等方面處于優(yōu)勢地位。早期研究主要集中在經典信號處理方法上，如匹配濾波、自適應濾波、小波分析等。例如，美國軍方在MIM-104“愛國者”導彈系統(tǒng)中應用的相控陣雷達，采用了自適應波束形成技術，有效抑制了干擾信號。在通信領域，美國高通公司（Qualcomm）等企業(yè)開發(fā)的CDMA、LTE等移動通信技術，采用了多用戶檢測、干擾消除等抗干擾手段。近年來，國外研究開始深度融合技術，代表性成果包括：斯坦福大學提出的基于深度學習的雷達信號檢測算法，利用卷積神經網絡（CNN）提取微弱信號特征，在低信噪比下實現(xiàn)了10dB的信噪比提升；麻省理工學院開發(fā)的智能干擾識別系統(tǒng)，通過強化學習算法實時適應干擾類型和參數(shù)變化。英國、德國、法國等歐洲國家在認知雷達、軟件無線電、量子通信等領域也有深入研究，例如德國弗勞恩霍夫協(xié)會開發(fā)的認知雷達系統(tǒng)，能夠動態(tài)調整波形參數(shù)以適應復雜電磁環(huán)境?？傮w而言，國外研究在理論體系、系統(tǒng)實現(xiàn)和應用驗證方面較為成熟，但在智能化程度、資源消耗和標準化方面仍存在改進空間。

國內研究在近年來取得顯著突破，尤其在應用研究和工程實現(xiàn)方面表現(xiàn)突出。中國國防科工集團、中國科學院電子研究所、北京航空航天大學等機構在該領域開展了大量研究工作。在雷達信號處理方面，國內學者提出了基于稀疏表示的信號分離方法，有效解決了多徑干擾和雜波問題；開發(fā)了基于卡爾曼濾波的動態(tài)目標跟蹤算法，提高了復雜場景下的目標識別精度。在通信抗干擾領域，中國電信、華為等企業(yè)研發(fā)了多波束干擾抵消技術、自適應調制解調技術，提升了移動通信系統(tǒng)的可靠性。技術的引入是近年來國內研究的重點，代表性成果包括：國防科技大學提出的基于長短期記憶網絡（LSTM）的雷達信號序列識別方法，能夠處理時變信號并識別復雜目標；清華大學開發(fā)的邊緣計算智能信號處理框架，實現(xiàn)了算法在嵌入式平臺的輕量化部署。國內研究在部分關鍵技術上已達到國際先進水平，如在特定場景下的信號處理算法設計、系統(tǒng)集成等方面具有特色優(yōu)勢。然而，與國外頂尖水平相比，國內研究在基礎理論創(chuàng)新、前沿技術探索和高端人才培養(yǎng)方面仍存在差距。

盡管國內外研究取得了諸多進展，但該領域依然面臨一系列尚未解決的問題和研究空白。

首先，復雜電磁環(huán)境的精細化建模仍不完善?，F(xiàn)有模型多簡化了實際環(huán)境的非線性、時變特性，難以準確反映多源異構信號在復雜信道中的相互作用。例如，對于毫米波通信環(huán)境中的多徑傳播、大氣衰落等效應，現(xiàn)有模型缺乏精確描述；對于認知電子戰(zhàn)環(huán)境中的信號欺騙、反干擾策略，缺乏系統(tǒng)的數(shù)學表達。這導致算法設計缺乏可靠的物理基礎，性能驗證困難。

其次，智能信號處理算法的魯棒性和可解釋性有待提升。深度學習方法雖然在模式識別上表現(xiàn)出色，但其“黑箱”特性限制了在安全敏感領域的應用。例如，在雷達信號處理中，深度學習模型對未知干擾的泛化能力不足；在電子對抗中，模型的可解釋性差難以滿足作戰(zhàn)需求。此外，算法的計算復雜度和資源消耗問題突出，特別是在邊緣計算場景下，如何在保證性能的同時降低功耗和時延仍是重要挑戰(zhàn)。目前，輕量化模型的設計仍缺乏有效的理論指導，性能優(yōu)化與資源優(yōu)化的平衡難以把握。

再次，多源異構信號的融合處理技術亟待突破?，F(xiàn)代電子信息系統(tǒng)通常采用多傳感器、多頻段、多模態(tài)的探測方式，但現(xiàn)有研究多集中于單一傳感器或單一頻段的信號處理，缺乏普適性的多源信息融合框架。例如，在綜合電子戰(zhàn)系統(tǒng)中，雷達信號、通信信號、紅外信號等如何有效融合以形成完整戰(zhàn)場態(tài)勢，仍缺乏成熟的解決方案；在智能交通系統(tǒng)中，車輛雷達信號、攝像頭圖像、V2X通信信息如何協(xié)同處理以實現(xiàn)精準感知，存在諸多技術難題。此外，多源信息融合中的數(shù)據(jù)同步、特征對齊、沖突消解等問題尚未得到充分解決。

最后，邊緣計算與云計算協(xié)同處理機制不完善。隨著物聯(lián)網和5G技術的發(fā)展，智能信號處理任務向分布式架構演進，但現(xiàn)有的云中心架構存在數(shù)據(jù)傳輸延遲大、實時性差的問題，而純粹的邊緣計算架構又面臨計算資源受限的挑戰(zhàn)。如何設計高效的任務卸載策略、數(shù)據(jù)共享機制和協(xié)同優(yōu)化算法，以充分發(fā)揮云邊協(xié)同優(yōu)勢，是當前研究的熱點和難點。特別是在資源受限的嵌入式設備上，如何實現(xiàn)復雜智能算法的實時運行，缺乏有效的技術支撐。

綜上所述，復雜電磁環(huán)境下的智能信號處理與識別技術仍存在諸多研究空白，亟需開展系統(tǒng)性、創(chuàng)新性的研究工作，以推動該領域的理論突破和技術進步。

五.研究目標與內容

1.研究目標

本項目旨在面向復雜電磁環(huán)境下的信號處理與識別難題，開展系統(tǒng)性、創(chuàng)新性的研究，致力于突破現(xiàn)有技術瓶頸，形成一套高效、魯棒、智能化的信號處理與識別技術體系。具體研究目標包括：

（1）構建復雜電磁環(huán)境的精細化數(shù)學模型，準確刻畫多源異構信號在動態(tài)、非線性信道中的傳播特性與相互作用機理，為智能信號處理算法的設計提供可靠的物理基礎。

（2）研發(fā)基于深度學習的自適應信號預處理技術，實現(xiàn)對強噪聲、強干擾、多徑效應等復雜因素的協(xié)同抑制，顯著提升信號在惡劣環(huán)境下的可辨識度，目標信噪比提升15dB以上。

（3）開發(fā)融合物理層與符號層信息的智能信號識別與解耦算法，實現(xiàn)對目標信號、干擾信號、雜波的精準分離與分類，識別準確率超過90%，并具備對未知、自適應干擾的實時適應能力。

（4）設計輕量化邊緣計算智能信號處理架構，將高性能算法部署于嵌入式平臺，驗證其在低功耗、實時性約束下的魯棒性，處理時延小于10ms，資源消耗降低30%以上。

（5）形成一套面向復雜電磁環(huán)境的智能信號處理技術方案，包括理論模型、算法庫、系統(tǒng)原型和評估方法，并在典型應用場景進行驗證，為相關領域的信息系統(tǒng)升級提供關鍵技術支撐。

2.研究內容

本項目圍繞上述研究目標，將開展以下五個方面的研究內容：

（1）復雜電磁環(huán)境建模與信號表征研究

具體研究問題：如何建立能夠準確反映多源異構信號（雷達信號、通信信號、電子干擾信號等）在復雜動態(tài)信道（多徑、衰落、噪聲、干擾）中傳播特性的數(shù)學模型？

研究假設：通過引入物理層約束的深度生成模型和時頻-空域聯(lián)合特征字典，可以構建對復雜電磁環(huán)境進行精細化表征的理論框架。

主要研究內容包括：分析典型復雜電磁環(huán)境的信號統(tǒng)計特性與信道模型；研究基于物理信息神經網絡（PINN）的信道建模方法，將電磁場理論、波動方程等物理約束融入深度學習模型；設計時頻-空域聯(lián)合特征字典，用于表征信號的時空演化規(guī)律和干擾模式；開發(fā)環(huán)境演化仿真平臺，用于生成逼真的信號樣本。

（2）基于深度學習的自適應信號預處理技術研究

具體研究問題：如何利用深度學習技術實現(xiàn)對復雜電磁環(huán)境中強噪聲、強干擾、多徑效應的協(xié)同抑制，并保持信號的完整性？

研究假設：通過設計多尺度特征融合的自適應降噪網絡和基于注意力機制的干擾抑制模塊，可以實現(xiàn)對不同類型干擾的精準識別與有效抑制。

主要研究內容包括：研究基于卷積神經網絡（CNN）和循環(huán)神經網絡（RNN）的信號降噪算法，重點解決低信噪比下的特征提取問題；開發(fā)融合小波變換多尺度特性的深度學習模型，提升對非平穩(wěn)干擾的抑制能力；設計基于注意力機制的干擾自適應模塊，使網絡能夠動態(tài)聚焦于有用信號成分；研究輕量化網絡結構設計，降低算法的計算復雜度，適應邊緣計算場景；通過仿真與實測驗證算法在不同電磁環(huán)境下的降噪性能。

（3）融合物理層與符號層信息的智能信號識別與解耦算法研究

具體研究問題：如何設計能夠同時利用信號物理層特征（波形、調制、信道）和符號層信息（內容、意圖）的智能識別算法，實現(xiàn)對目標信號、干擾信號、雜波的精準分離與分類？

研究假設：通過構建物理層特征嵌入的深度分類網絡，并結合符號層先驗知識進行聯(lián)合優(yōu)化，可以實現(xiàn)對復雜背景下信號的精準識別與解耦。

主要研究內容包括：研究信號物理層特征的提取方法，如波形識別、調制分類、信道狀態(tài)信息估計等；開發(fā)融合物理層特征與符號層信息的深度學習模型，例如使用圖神經網絡（GNN）建模信號間的復雜關系；設計基于強化學習的自適應識別策略，使系統(tǒng)能夠根據(jù)環(huán)境變化動態(tài)調整識別策略；研究多源信息融合的識別算法，提升在強干擾下的識別魯棒性；研究信號解耦的理論方法，如基于稀疏表示或非負矩陣分解的信號分離技術，并與智能識別算法結合。

（4）輕量化邊緣計算智能信號處理架構研究

具體研究問題：如何在資源受限的嵌入式平臺上高效部署和運行復雜的智能信號處理算法，同時保證低功耗和實時性？

研究假設：通過設計任務卸載與邊緣推理協(xié)同的混合計算架構，并采用知識蒸餾等模型壓縮技術，可以在滿足性能要求的前提下，顯著降低算法的資源消耗和運行時延。

主要研究內容包括：研究嵌入式平臺的計算能力、存儲能力和功耗特性，分析智能信號處理算法的資源需求；設計面向邊緣計算的算法映射與優(yōu)化方法，將復雜模型分解為邊緣端和云端可協(xié)同處理的子任務；開發(fā)輕量化模型壓縮算法，如知識蒸餾、參數(shù)共享、剪枝等，減小模型尺寸和計算量；研究任務卸載策略，根據(jù)網絡狀況和資源負載動態(tài)決定計算任務的分配方式；開發(fā)邊緣計算原型平臺，驗證算法在實際硬件上的性能。

（5）系統(tǒng)集成、驗證與性能評估研究

具體研究問題：如何將上述研究成果集成為一套完整的智能信號處理系統(tǒng)，并在典型應用場景進行驗證，評估其性能？

研究假設：通過構建軟硬件協(xié)同的驗證平臺，可以在接近實際應用場景的環(huán)境下，對系統(tǒng)的整體性能進行全面評估，并驗證其技術指標的達成情況。

主要研究內容包括：設計系統(tǒng)集成框架，包括數(shù)據(jù)處理流、算法模塊接口、資源管理機制等；開發(fā)仿真測試平臺，用于模擬復雜電磁環(huán)境下的信號傳輸與處理過程；構建硬件在環(huán)測試平臺，將算法部署于嵌入式原型，并在真實或模擬信號源作用下進行測試；建立全面的性能評估體系，包括信噪比提升、識別準確率、實時性、資源消耗等指標；在雷達信號處理、通信抗干擾等典型應用場景進行實測驗證，收集數(shù)據(jù)并分析系統(tǒng)性能。

六.研究方法與技術路線

1.研究方法

本項目將采用理論分析、仿真實驗與實測驗證相結合的研究方法，多學科交叉融合，系統(tǒng)性地解決復雜電磁環(huán)境下的智能信號處理與識別難題。具體方法包括：

（1）理論分析方法：運用信號與系統(tǒng)、隨機過程、電磁場理論、最優(yōu)化理論、深度學習理論等，對復雜電磁環(huán)境下的信號傳播、干擾機制、智能算法的優(yōu)化原理等進行深入的理論研究。通過建立數(shù)學模型，揭示信號處理問題的內在規(guī)律，為算法設計和性能分析提供理論依據(jù)。重點關注物理信息約束下的模型構建、深度學習網絡的結構設計、多源信息融合的優(yōu)化理論等。

（2）仿真實驗方法：利用MATLAB、C++、Python等工具，結合專用信號處理軟件（如Simulink、SystemVue）和深度學習框架（如TensorFlow、PyTorch），構建仿真測試平臺。設計不同類型的復雜電磁環(huán)境場景，包括不同信噪比、信干噪比、多徑數(shù)量、干擾類型（噪聲、脈沖、連續(xù)波、欺騙等）的組合。生成大量的仿真信號樣本，用于算法的算法設計、參數(shù)優(yōu)化和性能評估。通過仿真實驗，驗證理論分析的正確性，比較不同算法的性能差異，并初步評估算法的計算復雜度。

（3）實測驗證方法：搭建面向特定應用場景的實驗平臺，如雷達信號處理實驗平臺、通信抗干擾實驗平臺。利用信號發(fā)生器、頻譜分析儀、示波器、天線陣列等設備，生成或采集真實信號。在可控或半可控的電磁環(huán)境中進行實測，獲取真實環(huán)境下的信號數(shù)據(jù)。將研發(fā)的算法部署于嵌入式平臺或高性能計算設備上，處理實測數(shù)據(jù)，并與現(xiàn)有技術或基準算法進行性能對比。實測驗證旨在檢驗算法在真實環(huán)境下的魯棒性、實用性和性能指標達成情況。

（4）數(shù)據(jù)收集與分析方法：針對復雜電磁環(huán)境建模，收集或生成包含多源異構信號（雷達、通信、電子對抗等）、復雜信道（多徑、衰落、干擾）信息的實驗數(shù)據(jù)。采用統(tǒng)計分析、特征提取、機器學習方法對數(shù)據(jù)進行分析，用于模型訓練、算法優(yōu)化和性能評估。對于深度學習模型，采用大規(guī)模數(shù)據(jù)集進行訓練，并利用交叉驗證、正則化等技術防止過擬合。對于系統(tǒng)性能評估，采用定量指標（如信噪比、誤碼率、檢測概率、虛警概率、處理時延、資源消耗）和定性分析相結合的方法，全面評價算法和系統(tǒng)的性能。

2.技術路線

本項目的研究將按照以下技術路線展開，分為五個階段，各階段緊密銜接，逐步深入：

（1）第一階段：復雜電磁環(huán)境建模與基礎算法研究（第1-6個月）

關鍵步驟：

1.1分析典型復雜電磁環(huán)境特征，確定建模需求。

1.2研究物理信息神經網絡（PINN）等深度學習建模方法，構建初步的電磁環(huán)境仿真模型。

1.3設計時頻-空域聯(lián)合特征字典，用于后續(xù)信號表征。

1.4開發(fā)基礎信號預處理算法，如基于深度學習的降噪算法的初步版本。

1.5搭建初步的仿真測試平臺，驗證環(huán)境模型和基礎算法的有效性。

1.6完成階段性的理論分析報告和仿真結果評估。

（2）第二階段：智能信號預處理與識別算法研發(fā)（第7-18個月）

關鍵步驟：

2.1優(yōu)化深度學習降噪算法，引入多尺度特征融合和注意力機制。

2.2研究基于物理層特征（波形、調制、信道）的深度識別網絡結構。

2.3開發(fā)融合物理層與符號層信息的智能識別與解耦算法的原型。

2.4在仿真環(huán)境中對預處理和識別算法進行綜合測試，評估其協(xié)同性能。

2.5開始設計輕量化邊緣計算架構，進行初步的理論分析。

2.6完成階段性算法設計文檔和仿真性能報告。

（3）第三階段：輕量化邊緣計算架構設計與實現(xiàn)（第19-30個月）

關鍵步驟：

3.1設計任務卸載與邊緣推理協(xié)同的混合計算架構。

3.2研究并應用知識蒸餾、模型剪枝等輕量化模型壓縮技術。

3.3開發(fā)面向嵌入式平臺的算法映射與優(yōu)化工具。

3.4搭建包含嵌入式處理器的邊緣計算原型平臺。

3.5將部分優(yōu)化后的算法部署到原型平臺，進行初步的硬件測試。

3.6評估輕量化算法在邊緣平臺上的性能（時延、功耗、資源消耗）。

3.7完成階段性技術報告和原型系統(tǒng)測試結果分析。

（4）第四階段：系統(tǒng)集成、聯(lián)合測試與性能評估（第31-42個月）

關鍵步驟：

4.1設計系統(tǒng)集成框架，整合預處理、識別、邊緣計算等模塊。

4.2搭建軟硬件協(xié)同的驗證平臺，包括仿真環(huán)境和實測環(huán)境。

4.3在仿真環(huán)境中進行系統(tǒng)級聯(lián)合測試，驗證整體性能。

4.4將完整系統(tǒng)部署到實測平臺，在接近實際應用場景的環(huán)境下進行測試。

4.5收集實測數(shù)據(jù)，對系統(tǒng)進行全面性能評估（信噪比提升、識別準確率、實時性、資源消耗等）。

4.6與現(xiàn)有技術或基準算法進行對比分析，驗證本項目的技術優(yōu)勢。

4.7完成系統(tǒng)測試報告和性能評估報告。

（5）第五階段：總結、成果凝練與結題（第43-48個月）

關鍵步驟：

5.1整理項目研究成果，包括理論模型、算法代碼、系統(tǒng)原型、測試數(shù)據(jù)等。

5.2撰寫項目總結報告、研究論文和專利申請材料。

5.3項目成果的內部評審和外部結題鑒定準備。

5.4凝練項目創(chuàng)新點和關鍵技術指標，形成可推廣的技術方案。

5.5完成結題鑒定申報書的撰寫和相關準備工作。

七．創(chuàng)新點

本項目針對復雜電磁環(huán)境下的信號處理與識別難題，在理論、方法和應用層面均提出了一系列創(chuàng)新點，旨在突破現(xiàn)有技術瓶頸，推動該領域的技術進步。

（1）理論建模創(chuàng)新：本項目首次嘗試構建能夠同時精確刻畫多源異構信號物理特性與復雜動態(tài)信道時頻空域相互作用的統(tǒng)一數(shù)學模型?，F(xiàn)有研究往往將信號傳播和干擾過程簡化處理，或僅關注單一類型的信號或干擾。本項目創(chuàng)新性地引入物理信息神經網絡（PINN）等深度學習框架，將麥克斯韋方程、波動方程等電磁場理論的基本約束直接嵌入到模型中，使仿真結果更貼近物理實際。同時，設計時頻-空域聯(lián)合特征字典，旨在從理論上揭示復雜電磁環(huán)境下信號時空演化與干擾模式的內在結構。這種物理約束與數(shù)據(jù)驅動相結合的建模思路，為智能信號處理算法的設計提供了更堅實的理論基礎，有望解決現(xiàn)有模型與實際環(huán)境脫節(jié)的問題，提升算法的泛化能力和適應性。

（2）智能算法融合創(chuàng)新：本項目提出了一種融合物理層與符號層信息的智能信號識別與解耦新框架。傳統(tǒng)信號處理方法通?；谛盘柕奶卣鳎ㄎ锢韺樱畔⒄摶蛘J知理論則關注信號的含義（符號層）。本項目創(chuàng)新性地將兩者結合，設計了一種物理層特征嵌入的深度分類網絡，該網絡不僅能夠從波形、調制、信道等物理層特征中提取信息，還能通過結構設計或輔助學習模塊融入符號層先驗知識（如信號類型、意圖等）。這種融合使得系統(tǒng)能夠在識別目標信號的同時，理解信號的“身份”和“意圖”，從而實現(xiàn)對干擾信號（特別是具有自適應規(guī)避能力的干擾）的精準識別與有效解耦。此外，創(chuàng)新性地將基于強化學習的自適應策略與深度識別網絡結合，使系統(tǒng)能夠根據(jù)環(huán)境變化（如干擾類型、強度、方向的變化）動態(tài)調整識別策略，進一步增強系統(tǒng)在復雜動態(tài)環(huán)境下的魯棒性。

（3）輕量化邊緣計算架構創(chuàng)新：本項目針對智能信號處理算法在嵌入式平臺部署的挑戰(zhàn)，設計了一種任務卸載與邊緣推理協(xié)同的混合計算架構，并提出了面向該架構的算法輕量化優(yōu)化方案。與現(xiàn)有研究相比，本項目不僅關注算法本身的壓縮（如知識蒸餾、剪枝），更創(chuàng)新性地設計了基于任務復雜度和網絡狀況的動態(tài)任務卸載策略，使計算任務在云端和邊緣端之間實現(xiàn)最優(yōu)分配。此外，開發(fā)了專門的算法映射與優(yōu)化工具，能夠自動將復雜模型映射到特定嵌入式平臺的計算資源上，并進行針對性的優(yōu)化。這種混合架構和協(xié)同優(yōu)化方法，旨在在保證智能信號處理算法實時性（處理時延小于10ms）和性能（信噪比提升15dB以上）的前提下，顯著降低算法的資源消耗（資源消耗降低30%以上），特別適用于資源受限的邊緣計算場景，如車載傳感器、便攜式雷達等，具有顯著的應用價值。

（4）多源信息融合與解耦方法創(chuàng)新：本項目提出了一種基于圖神經網絡的融合多源異構信號信息的智能處理方法，用于解決復雜場景下的信號解耦問題。現(xiàn)有研究在多源信息融合時，往往采用簡單的特征級或決策級融合，難以有效處理信號間的復雜依賴關系。本項目創(chuàng)新性地利用圖神經網絡（GNN）的節(jié)點表示和邊權重機制，將不同傳感器或不同頻段的信號視為圖中的節(jié)點，將信號間的時空相關性、物理關聯(lián)性建模為邊。通過GNN的聚合機制，能夠學習到信號間的復雜依賴關系，從而實現(xiàn)更精確的信號分離與干擾消除。這種方法對于處理多基地雷達系統(tǒng)中的目標-雜波分離、智能交通系統(tǒng)中多傳感器融合的目標感知等復雜問題具有獨特的優(yōu)勢，是一種在多源信息融合與解耦方面的技術創(chuàng)新。

（5）系統(tǒng)性解決方案與性能評估創(chuàng)新：本項目不僅提出單項技術突破，更致力于構建一套面向復雜電磁環(huán)境的智能信號處理系統(tǒng)性解決方案，包括理論模型、核心算法庫、系統(tǒng)原型和評估方法。項目創(chuàng)新性地建立了包含仿真測試和實測驗證的完整性能評估體系，提出了更全面、更貼近實際應用的評價指標組合。通過與現(xiàn)有技術進行系統(tǒng)性對比，能夠更全面地展現(xiàn)本項目技術方案的優(yōu)勢。這種從理論到算法，從仿真到原型，再到系統(tǒng)性評估的完整研究路徑，以及創(chuàng)新的性能評估方法，為復雜電磁環(huán)境下的智能信號處理技術提供了更全面、更可靠的技術支撐和應用指導，具有重要的學術價值和產業(yè)意義。

八．預期成果

本項目旨在攻克復雜電磁環(huán)境下的信號處理與識別難題，預期將產生一系列具有理論意義和實踐應用價值的成果。

（1）理論貢獻

1.1建立一套完善的復雜電磁環(huán)境精細化數(shù)學模型。預期將提出融合物理層約束與數(shù)據(jù)驅動的新一代建模方法，如基于物理信息神經網絡的時頻空域聯(lián)合模型，能夠更準確地描述多源異構信號在動態(tài)、非線性信道中的傳播特性與相互作用機理。該模型將超越傳統(tǒng)簡化模型的局限，為智能信號處理算法的設計提供更可靠的物理基礎，并為電磁環(huán)境演化預測提供理論依據(jù)，預期在相關學術期刊上發(fā)表高水平論文2-3篇。

1.2揭示智能信號處理算法在復雜電磁環(huán)境下的優(yōu)化機理。預期將深入理解深度學習模型在強噪聲、強干擾、多徑效應下的特征提取與自適應機制，闡明物理約束、多源信息融合、注意力機制等設計對算法性能提升的作用原理。通過對算法泛化能力、魯棒性的理論分析，為后續(xù)算法設計提供理論指導。預期形成一套智能信號處理算法的理論分析框架，并發(fā)表相關理論研究論文1-2篇。

1.3探索輕量化邊緣計算場景下的智能信號處理理論邊界。預期將建立輕量化模型設計與邊緣計算資源約束之間的理論關系，提出適用于智能信號處理任務的模型壓縮、計算優(yōu)化理論方法。預期在保證實時性、精度的前提下，系統(tǒng)性地降低算法的資源消耗，為邊緣智能處理提供理論支撐。預期發(fā)表邊緣計算智能信號處理相關的理論創(chuàng)新論文1篇。

（2）實踐應用價值

2.1開發(fā)出一系列高性能的智能信號處理算法。預期完成基于深度學習的自適應信號預處理算法開發(fā)，在復雜電磁環(huán)境下實現(xiàn)信噪比提升15dB以上的目標。預期開發(fā)出融合物理層與符號層信息的智能信號識別與解耦算法，在典型場景下實現(xiàn)目標識別準確率超過90%，并對未知、自適應干擾具有實時適應能力。預期開發(fā)輕量化邊緣計算部署的智能信號處理算法庫，包括模型壓縮工具、任務卸載策略等。這些算法將形成項目核心技術，具備申請發(fā)明專利的條件，預計可申請發(fā)明專利3-5項。

2.2構建一套面向典型應用場景的智能信號處理系統(tǒng)原型。預期將完成系統(tǒng)集成，搭建包含仿真測試和實測驗證平臺的系統(tǒng)原型。在雷達信號處理領域，原型系統(tǒng)將具備在復雜干擾下提升目標探測與跟蹤能力的能力。在通信抗干擾領域，原型系統(tǒng)將展示在強干擾環(huán)境下保障通信質量的能力。在邊緣計算場景下，原型系統(tǒng)將驗證算法的實時性、低功耗特性。系統(tǒng)原型將作為技術驗證和成果展示的重要載體，為后續(xù)產業(yè)化奠定基礎。

2.3形成一套完整的性能評估標準和測試方法。預期將建立一套科學、全面的性能評估體系，包括信噪比提升、識別準確率、實時性、資源消耗等定量指標，以及系統(tǒng)穩(wěn)定性、魯棒性等定性評價指標。預期將開發(fā)相應的測試平臺和測試用例，為復雜電磁環(huán)境下的智能信號處理技術提供標準化的性能評價方法。這套評估標準和測試方法將有助于推動該領域的技術規(guī)范化和性能提升，并可作為行業(yè)標準參考。

2.4培養(yǎng)高層次人才隊伍，促進知識傳播與轉化。預期將通過項目實施，培養(yǎng)一批掌握復雜電磁環(huán)境信號處理、深度學習、邊緣計算等前沿技術的復合型研究人才，為相關領域輸送骨干力量。預期將整理項目研究成果，形成技術報告、學術論文、專利文獻等，并通過學術會議、技術交流等方式進行成果推廣，促進技術擴散和產學研合作，推動相關產業(yè)的升級換代。項目成果有望在國防電子、通信設備、智能交通、公共安全等領域得到應用，產生顯著的經濟效益和社會效益。

九.項目實施計劃

（1）項目時間規(guī)劃

本項目總周期為48個月，分為五個階段，具體時間規(guī)劃及任務分配如下：

第一階段：復雜電磁環(huán)境建模與基礎算法研究（第1-6個月）

任務分配：

1.1組建項目團隊，明確分工，制定詳細研究計劃和技術路線。

1.2文獻調研，梳理國內外研究現(xiàn)狀，確定具體研究方向和技術難點。

1.3分析典型復雜電磁環(huán)境特征，確定建模需求和關鍵參數(shù)。

1.4研究物理信息神經網絡（PINN）等深度學習建模方法，初步構建電磁環(huán)境仿真模型。

1.5設計時頻-空域聯(lián)合特征字典，完成初步設計文檔。

1.6開發(fā)基于深度學習的降噪算法的初步版本，完成算法原型。

1.7搭建初步的仿真測試平臺，包括信號生成、處理和性能評估模塊。

1.8完成階段性的理論分析報告、仿真結果評估和項目中期檢查。

進度安排：

第1-2個月：團隊組建，文獻調研，需求分析。

第3-4個月：PINN建模方法研究，初步電磁環(huán)境模型構建。

第5-5.5個月：時頻-空域聯(lián)合特征字典設計。

第6個月：基礎降噪算法原型開發(fā)，仿真平臺搭建，中期檢查。

第二階段：智能信號預處理與識別算法研發(fā)（第7-18個月）

任務分配：

2.1優(yōu)化深度學習降噪算法，引入多尺度特征融合和注意力機制。

2.2研究基于物理層特征（波形、調制、信道）的深度識別網絡結構。

2.3開發(fā)融合物理層與符號層信息的智能識別與解耦算法的原型。

2.4在仿真環(huán)境中對預處理和識別算法進行綜合測試，評估其協(xié)同性能。

2.5開始設計輕量化邊緣計算架構，進行初步的理論分析。

2.6完成階段性算法設計文檔和仿真性能報告。

進度安排：

第7-8個月：深度降噪算法優(yōu)化，完成算法V1.0。

第9-10個月：物理層特征深度識別網絡結構設計。

第11-12個月：融合物理層與符號層信息的識別與解耦算法原型開發(fā)。

第13-14個月：仿真環(huán)境下的綜合測試與性能評估。

第15-16個月：輕量化邊緣計算架構理論分析，完成架構設計文檔。

第17-18個月：完成階段性算法設計文檔和仿真性能報告，項目中期檢查。

第三階段：輕量化邊緣計算架構設計與實現(xiàn)（第19-30個月）

任務分配：

3.1設計任務卸載與邊緣推理協(xié)同的混合計算架構。

3.2研究并應用知識蒸餾、模型剪枝等輕量化模型壓縮技術。

3.3開發(fā)面向嵌入式平臺的算法映射與優(yōu)化工具。

3.4搭建包含嵌入式處理器的邊緣計算原型平臺。

3.5將部分優(yōu)化后的算法部署到原型平臺，進行初步的硬件測試。

3.6評估輕量化算法在邊緣平臺上的性能（時延、功耗、資源消耗）。

3.7完成階段性技術報告和原型系統(tǒng)測試結果分析。

進度安排：

第19-20個月：混合計算架構設計，完成架構設計文檔。

第21-22個月：知識蒸餾、模型剪枝等輕量化技術研究和應用。

第23-24個月：面向嵌入式平臺的算法映射與優(yōu)化工具開發(fā)。

第25-26個月：邊緣計算原型平臺搭建，包括硬件選型、系統(tǒng)集成。

第27-28個月：算法部署與初步硬件測試，性能初步評估。

第29-30個月：輕量化算法性能全面評估，完成階段性技術報告，項目中期檢查。

第四階段：系統(tǒng)集成、聯(lián)合測試與性能評估（第31-42個月）

任務分配：

4.1設計系統(tǒng)集成框架，整合預處理、識別、邊緣計算等模塊。

4.2搭建軟硬件協(xié)同的驗證平臺，包括仿真環(huán)境和實測環(huán)境。

4.3在仿真環(huán)境中進行系統(tǒng)級聯(lián)合測試，驗證整體性能。

4.4將完整系統(tǒng)部署到實測平臺，在接近實際應用場景的環(huán)境下進行測試。

4.5收集實測數(shù)據(jù)，對系統(tǒng)進行全面性能評估（信噪比提升、識別準確率、實時性、資源消耗等）。

4.6與現(xiàn)有技術或基準算法進行對比分析，驗證本項目的技術優(yōu)勢。

4.7完成系統(tǒng)測試報告和性能評估報告。

進度安排：

第31-32個月：系統(tǒng)集成框架設計，完成框架設計文檔。

第33-34個月：軟硬件協(xié)同驗證平臺搭建，包括仿真軟件配置和實測設備準備。

第35-36個月：仿真環(huán)境下的系統(tǒng)級聯(lián)合測試與性能評估。

第37-38個月：系統(tǒng)部署到實測平臺，開展實測驗證。

第39-40個月：實測數(shù)據(jù)收集與整理，全面性能評估。

第41-42個月：與現(xiàn)有技術對比分析，完成系統(tǒng)測試報告和性能評估報告，項目中期檢查。

第五階段：總結、成果凝練與結題（第43-48個月）

任務分配：

5.1整理項目研究成果，包括理論模型、算法代碼、系統(tǒng)原型、測試數(shù)據(jù)等。

5.2撰寫項目總結報告、研究論文和專利申請材料。

5.3項目成果的內部評審和外部結題鑒定準備。

5.4凝練項目創(chuàng)新點和關鍵技術指標，形成可推廣的技術方案。

5.5完成結題鑒定申報書的撰寫和相關準備工作。

進度安排：

第43個月：項目研究成果整理與歸檔。

第44個月：項目總結報告初稿撰寫。

第45個月：研究論文撰寫與投稿，專利申請材料準備。

第46個月：內部評審，修改完善報告和材料。

第47-48個月：結題鑒定申報書撰寫，準備結題鑒定相關材料，完成項目結題。

（2）風險管理策略

本項目涉及理論創(chuàng)新、復雜算法開發(fā)、軟硬件系統(tǒng)集成等多個環(huán)節(jié)，可能面臨以下風險，并制定相應的應對策略：

1.技術風險：

風險描述：深度學習模型訓練難度大，可能存在收斂困難、過擬合、泛化能力不足等問題；輕量化算法在保證性能的同時降低資源消耗的技術瓶頸難以突破；多源信息融合算法對數(shù)據(jù)質量要求高，實測數(shù)據(jù)獲取困難。

應對策略：采用先進的模型訓練技巧（如正則化、早停策略）和遷移學習；開展算法的理論分析，指導模型結構設計；分階段實施輕量化策略，優(yōu)先保證核心功能；建立數(shù)據(jù)質量控制流程，探索數(shù)據(jù)增強和合成數(shù)據(jù)生成技術；與相關應用單位建立合作關系，保障實測數(shù)據(jù)獲取。

2.進度風險：

風險描述：關鍵技術攻關耗時超出預期；某個階段性成果不達標，影響后續(xù)工作；外部環(huán)境變化（如技術標準更新、政策調整）導致研究方向調整。

應對策略：制定詳細的技術路線圖和里程碑計劃；建立動態(tài)監(jiān)控機制，定期評估進度偏差，及時調整計劃；設置緩沖時間，預留技術攻關和問題解決的時間；密切關注行業(yè)動態(tài)，建立風險評估和應對預案機制。

3.資源風險：

風險描述：項目所需計算資源（GPU、服務器）不足；嵌入式平臺開發(fā)成本超支；核心人員流動導致項目中斷。

應對策略：提前規(guī)劃計算資源需求，申請必要的硬件設備或使用云平臺服務；嚴格控制嵌入式平臺開發(fā)成本，采用標準化模塊和方案；建立人才梯隊，加強團隊凝聚力，制定人員備份計劃。

4.應用風險：

風險描述：研發(fā)成果與實際應用需求脫節(jié)；系統(tǒng)在真實場景部署時出現(xiàn)兼容性或穩(wěn)定性問題。

應對策略：加強與應用單位的溝通，定期進行需求調研和技術交流；在項目早期即開展仿真與實測結合的驗證；建立嚴格的測試流程，包括單元測試、集成測試和系統(tǒng)測試；制定詳細的部署方案和應急預案。

十.項目團隊

（1）項目團隊成員專業(yè)背景與研究經驗

本項目團隊由來自信息工程學院、電子科技大學和某國防科研院所的專家學者組成，涵蓋信號處理、機器學習、電磁場與微波技術、嵌入式系統(tǒng)等多個領域，團隊成員均具有豐富的科研項目經歷和扎實的專業(yè)基礎，能夠覆蓋項目研究所需的各項技術能力。

項目負責人張明教授，長期從事復雜電磁環(huán)境下的信號處理與識別研究，在自適應信號處理、深度學習應用等領域具有深厚造詣。曾主持國家自然科學基金項目2項，在IEEETransactionsonSignalProcessing等國際頂級期刊發(fā)表論文30余篇，擁有發(fā)明專利10項。具備優(yōu)秀的科研能力和項目管理經驗，熟悉項目全流程管理。

骨干成員李紅博士，專注于物理信息神經網絡在電磁信號建模與處理中的應用研究，在物理約束深度學習、時頻域信號分析方面積累了豐富經驗。曾參與多項國家級重點研發(fā)計劃項目，在IEEESignalProcessingLetters等期刊發(fā)表論文20余篇，申請發(fā)明專利5項。擅長理論建模和算法設計，具備扎實的數(shù)理基礎和工程實踐能力。

團隊成員王強博士，研究方向為智能信號處理與邊緣計算，在輕量化模型設計、嵌入式系統(tǒng)優(yōu)化方面具有突出成果。曾發(fā)表CCFA類會議論文10余篇，參與開發(fā)多款商用信號處理芯片。熟悉嵌入式硬件架構和軟件工具鏈，能夠高效完成算法到硬件的映射與優(yōu)化。

團隊成員趙敏研究員，長期從事雷達信號處理與電子對抗技術研究，在復雜干擾環(huán)境下的信號識別與解耦方面經驗豐富。曾參與國防重大科研項目，在IEEETransactionsonAerospaceandElec