課題申報(bào)書(shū)研究目標(biāo)模板一、封面內(nèi)容

項(xiàng)目名稱(chēng)：面向復(fù)雜電磁環(huán)境下的認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)智能處理關(guān)鍵技術(shù)研究

申請(qǐng)人姓名及聯(lián)系方式：張明，zhangming@

所屬單位：國(guó)家雷達(dá)技術(shù)研究院電磁信號(hào)處理研究所

申報(bào)日期：2023年10月26日

項(xiàng)目類(lèi)別：應(yīng)用基礎(chǔ)研究

二．項(xiàng)目摘要

本項(xiàng)目聚焦于復(fù)雜電磁環(huán)境下認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)智能處理的關(guān)鍵技術(shù)，旨在突破傳統(tǒng)雷達(dá)信號(hào)處理在強(qiáng)干擾、低信噪比場(chǎng)景下的性能瓶頸，提升雷達(dá)系統(tǒng)的認(rèn)知與自適應(yīng)能力。研究核心內(nèi)容圍繞認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)的時(shí)空特征提取、智能干擾抑制以及多目標(biāo)協(xié)同感知三個(gè)維度展開(kāi)。首先，基于深度學(xué)習(xí)與稀疏表示理論，構(gòu)建融合多傳感器信息的雷達(dá)信號(hào)時(shí)空聯(lián)合特征提取模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)微弱目標(biāo)信號(hào)與復(fù)雜干擾環(huán)境的精準(zhǔn)辨識(shí)；其次，針對(duì)自適應(yīng)干擾抑制難題，提出基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的干擾場(chǎng)景動(dòng)態(tài)感知與自適應(yīng)波形優(yōu)化方法，通過(guò)構(gòu)建多智能體協(xié)同決策機(jī)制，實(shí)現(xiàn)干擾環(huán)境的實(shí)時(shí)建模與最優(yōu)波形生成；再次，研究多目標(biāo)認(rèn)知雷達(dá)的協(xié)同感知算法，利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建目標(biāo)間關(guān)聯(lián)關(guān)系模型，解決多目標(biāo)跟蹤與識(shí)別中的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)與軌跡重構(gòu)難題。項(xiàng)目擬采用仿真實(shí)驗(yàn)與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)相結(jié)合的驗(yàn)證手段，開(kāi)發(fā)一套完整的認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)智能處理原型系統(tǒng)，預(yù)期成果包括：1）提出一種融合時(shí)空特征的認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)表示理論；2）研發(fā)基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的自適應(yīng)干擾抑制算法，信干噪比提升20dB以上；3）構(gòu)建多目標(biāo)協(xié)同感知框架，目標(biāo)識(shí)別準(zhǔn)確率提升至95%以上。本項(xiàng)目的實(shí)施將顯著增強(qiáng)我國(guó)在復(fù)雜電磁環(huán)境下的雷達(dá)系統(tǒng)研發(fā)能力，為新型認(rèn)知雷達(dá)裝備的研制提供核心技術(shù)支撐，具有重要的理論意義和應(yīng)用價(jià)值。

三.項(xiàng)目背景與研究意義

在現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)與國(guó)家安全領(lǐng)域，電子信息系統(tǒng)已成為關(guān)鍵作戰(zhàn)資源，而雷達(dá)作為其中的核心傳感手段，其性能直接關(guān)系到戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)感知、目標(biāo)探測(cè)與跟蹤的效能。隨著電子對(duì)抗技術(shù)的飛速發(fā)展以及電磁環(huán)境的日益復(fù)雜化，傳統(tǒng)雷達(dá)系統(tǒng)在面臨強(qiáng)電子干擾、多徑效應(yīng)、目標(biāo)隱身與雜波密集等挑戰(zhàn)時(shí)，其探測(cè)距離、分辨率和目標(biāo)識(shí)別能力均受到嚴(yán)重制約。特別是在動(dòng)態(tài)變化的復(fù)雜電磁環(huán)境中，雷達(dá)系統(tǒng)亟需具備自主認(rèn)知、實(shí)時(shí)適應(yīng)和智能決策的能力，以有效突破干擾束縛，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)目標(biāo)感知。當(dāng)前，認(rèn)知雷達(dá)（CognitiveRadar）理論與技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，它試圖使雷達(dá)系統(tǒng)具備類(lèi)似生物智能的感知、學(xué)習(xí)和適應(yīng)能力，能夠根據(jù)環(huán)境變化自動(dòng)調(diào)整工作參數(shù)，優(yōu)化波形設(shè)計(jì)，抑制干擾影響，從而在復(fù)雜電磁干擾下保持或提升探測(cè)性能。然而，現(xiàn)有認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)處理技術(shù)仍面臨諸多挑戰(zhàn)，主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：一是認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)的特征提取難度大。在強(qiáng)干擾背景下，微弱目標(biāo)信號(hào)被淹沒(méi)在復(fù)雜的干擾和噪聲中，如何有效提取目標(biāo)信號(hào)與干擾信號(hào)之間的細(xì)微時(shí)空差異，是認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)處理的首要難題。二是干擾環(huán)境建模與適應(yīng)效率低。實(shí)際戰(zhàn)場(chǎng)電磁環(huán)境具有高度動(dòng)態(tài)性和不確定性，現(xiàn)有干擾模型往往難以精確刻畫(huà)未知干擾的統(tǒng)計(jì)特性和時(shí)空演變規(guī)律，導(dǎo)致自適應(yīng)干擾抑制算法的適應(yīng)速度和抑制效果受限。三是多傳感器信息融合與協(xié)同感知瓶頸?，F(xiàn)代戰(zhàn)場(chǎng)偵察系統(tǒng)通常采用多部雷達(dá)、電子情報(bào)（ELINT）和信號(hào)情報(bào)（SIGINT）等多種傳感器進(jìn)行協(xié)同工作，如何有效融合多源異構(gòu)信息，實(shí)現(xiàn)全局態(tài)勢(shì)的準(zhǔn)確感知和目標(biāo)的精確識(shí)別，是提升認(rèn)知雷達(dá)系統(tǒng)整體作戰(zhàn)效能的關(guān)鍵。上述問(wèn)題的存在，嚴(yán)重制約了認(rèn)知雷達(dá)技術(shù)在實(shí)戰(zhàn)中的應(yīng)用效能，因此，深入研究復(fù)雜電磁環(huán)境下的認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)智能處理關(guān)鍵技術(shù)，對(duì)于提升我國(guó)雷達(dá)系統(tǒng)的核心競(jìng)爭(zhēng)力，保障國(guó)家安全具有重要的現(xiàn)實(shí)必要性。

本項(xiàng)目的開(kāi)展具有重要的社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和學(xué)術(shù)價(jià)值。從社會(huì)價(jià)值層面看，項(xiàng)目成果將直接服務(wù)于國(guó)防現(xiàn)代化建設(shè)，為提升我國(guó)陸軍、海軍、空軍及戰(zhàn)略支援部隊(duì)的戰(zhàn)場(chǎng)信息感知能力提供核心技術(shù)支撐。在現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)形態(tài)向信息化、智能化轉(zhuǎn)型的背景下，具備強(qiáng)大認(rèn)知與適應(yīng)能力的雷達(dá)系統(tǒng)是奪取制電磁權(quán)、實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)打擊和有效防御的關(guān)鍵。本項(xiàng)目的成功實(shí)施，將顯著增強(qiáng)我國(guó)在復(fù)雜電磁環(huán)境下的雷達(dá)系統(tǒng)研發(fā)能力，縮短與國(guó)際先進(jìn)水平的差距，為構(gòu)建全域信息主導(dǎo)的戰(zhàn)略?xún)?yōu)勢(shì)奠定堅(jiān)實(shí)的技術(shù)基礎(chǔ)。同時(shí)，項(xiàng)目研究過(guò)程中培養(yǎng)的高層次研發(fā)人才，也將為我國(guó)電子信息技術(shù)領(lǐng)域注入新的活力，促進(jìn)相關(guān)學(xué)科的發(fā)展。從經(jīng)濟(jì)價(jià)值層面看，認(rèn)知雷達(dá)技術(shù)作為未來(lái)高性能雷達(dá)系統(tǒng)的核心技術(shù)之一，其產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用前景廣闊。項(xiàng)目研發(fā)的智能信號(hào)處理算法和系統(tǒng)原型，可推動(dòng)相關(guān)軟硬件產(chǎn)品的升級(jí)換代，帶動(dòng)雷達(dá)、、大數(shù)據(jù)、高端芯片等產(chǎn)業(yè)鏈的協(xié)同發(fā)展，形成新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)。特別是在民用領(lǐng)域，認(rèn)知雷達(dá)技術(shù)也可應(yīng)用于氣象探測(cè)、空中交通管制、地質(zhì)勘探、資源等領(lǐng)域，提升社會(huì)公共服務(wù)的智能化水平，創(chuàng)造顯著的經(jīng)濟(jì)效益。例如，基于認(rèn)知雷達(dá)的智能氣象探測(cè)系統(tǒng)能更精準(zhǔn)地獲取大氣參數(shù)，為防災(zāi)減災(zāi)提供決策支持；智能交通管制雷達(dá)可顯著提高空域和交通流的利用效率與安全性。從學(xué)術(shù)價(jià)值層面看，本項(xiàng)目涉及雷達(dá)信號(hào)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、、復(fù)雜系統(tǒng)等多個(gè)學(xué)科交叉領(lǐng)域，具有重要的理論探索意義。項(xiàng)目將推動(dòng)認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)處理理論的創(chuàng)新，深化對(duì)復(fù)雜電磁環(huán)境建模與適應(yīng)機(jī)理的理解，促進(jìn)深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等技術(shù)在雷達(dá)領(lǐng)域的深度應(yīng)用。研究成果將發(fā)表在高水平學(xué)術(shù)期刊和會(huì)議上，推動(dòng)相關(guān)領(lǐng)域?qū)W術(shù)交流，培養(yǎng)一批具備跨學(xué)科背景的創(chuàng)新型人才，提升我國(guó)在雷達(dá)與交叉領(lǐng)域的學(xué)術(shù)影響力。特別是項(xiàng)目提出的融合時(shí)空特征的認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)表示理論、基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的自適應(yīng)干擾抑制算法以及多目標(biāo)協(xié)同感知框架，將為后續(xù)相關(guān)研究提供重要的理論指導(dǎo)和參考模型，具有重要的學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)。

四.國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

國(guó)內(nèi)外在認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)處理領(lǐng)域的研究已取得顯著進(jìn)展，初步形成了圍繞信號(hào)特征提取、干擾認(rèn)知與抑制、目標(biāo)感知與識(shí)別等核心問(wèn)題的技術(shù)體系。從國(guó)際研究現(xiàn)狀來(lái)看，歐美國(guó)家憑借其先發(fā)優(yōu)勢(shì)，在認(rèn)知雷達(dá)的基礎(chǔ)理論研究和關(guān)鍵技術(shù)探索方面處于領(lǐng)先地位。美國(guó)作為雷達(dá)技術(shù)的傳統(tǒng)強(qiáng)國(guó)，其國(guó)防部和大型軍工企業(yè)投入巨資支持認(rèn)知雷達(dá)的研發(fā)，在基于貝葉斯理論的認(rèn)知雷達(dá)框架、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)信號(hào)表征、基于進(jìn)化算法的波形優(yōu)化等方面積累了深厚的技術(shù)儲(chǔ)備。例如，美國(guó)空軍研究實(shí)驗(yàn)室（AFRL）提出了基于分層貝葉斯模型的自適應(yīng)雷達(dá)信號(hào)處理方法，試圖構(gòu)建對(duì)復(fù)雜電磁環(huán)境進(jìn)行全面建模與推斷的認(rèn)知雷達(dá)體系。在干擾認(rèn)知與抑制方面，美國(guó)學(xué)者探索了基于深度信念網(wǎng)絡(luò)的干擾信號(hào)識(shí)別技術(shù)，以及利用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）生成干擾樣本用于訓(xùn)練抑制算法的方法。在目標(biāo)感知與識(shí)別領(lǐng)域，美國(guó)的研究機(jī)構(gòu)重點(diǎn)發(fā)展了基于深度學(xué)習(xí)的多目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法，嘗試?yán)镁矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）處理雷達(dá)回波圖像，并利用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）或圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）進(jìn)行目標(biāo)軌跡預(yù)測(cè)與關(guān)聯(lián)。歐洲國(guó)家如德國(guó)、法國(guó)、英國(guó)等也在認(rèn)知雷達(dá)領(lǐng)域進(jìn)行了積極研究，歐洲空間局（ESA）資助了多項(xiàng)認(rèn)知雷達(dá)技術(shù)預(yù)研項(xiàng)目，聚焦于認(rèn)知雷達(dá)在空間探測(cè)中的應(yīng)用。德國(guó)弗勞恩霍夫協(xié)會(huì)在基于物理模型學(xué)習(xí)的認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)處理方面有所突破，法國(guó)原子能委員會(huì)（CEA）則關(guān)注認(rèn)知雷達(dá)在核電磁環(huán)境下的應(yīng)用。國(guó)際研究普遍強(qiáng)調(diào)認(rèn)知雷達(dá)的“學(xué)習(xí)”和“適應(yīng)”能力，嘗試將技術(shù)深度融入雷達(dá)系統(tǒng)的各個(gè)環(huán)節(jié)，但大多集中于特定場(chǎng)景或單一技術(shù)環(huán)節(jié)的優(yōu)化，對(duì)于復(fù)雜電磁環(huán)境下的系統(tǒng)性認(rèn)知與整體性能提升仍面臨挑戰(zhàn)。國(guó)際研究存在的普遍問(wèn)題包括：一是認(rèn)知雷達(dá)認(rèn)知模型的泛化能力不足，針對(duì)未知干擾或復(fù)雜動(dòng)態(tài)環(huán)境的建模能力有限；二是深度學(xué)習(xí)模型的可解釋性較差，難以滿(mǎn)足軍事應(yīng)用中對(duì)系統(tǒng)決策過(guò)程的透明度要求；三是認(rèn)知雷達(dá)系統(tǒng)的計(jì)算復(fù)雜度與實(shí)時(shí)性矛盾突出，現(xiàn)有算法在硬件資源受限的雷達(dá)平臺(tái)上的部署效率不高；四是多傳感器信息融合的理論框架與算法體系尚不完善，難以實(shí)現(xiàn)多源信息的有效協(xié)同與智能融合。

國(guó)內(nèi)對(duì)認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)處理技術(shù)的研究起步相對(duì)較晚，但發(fā)展迅速，已在部分關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域取得重要突破，并形成了具有自身特色的研究方向。國(guó)內(nèi)研究機(jī)構(gòu)如中國(guó)科學(xué)院電子研究所、西安電子科技大學(xué)、電子科技大學(xué)、國(guó)防科技大學(xué)等在認(rèn)知雷達(dá)領(lǐng)域投入了大量研究力量，形成了以理論研究、算法設(shè)計(jì)、系統(tǒng)仿真與初步實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證為主的技術(shù)路線。國(guó)內(nèi)研究在認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)特征提取方面，重點(diǎn)探索了基于稀疏表示、字典學(xué)習(xí)以及深度特征學(xué)習(xí)的目標(biāo)信號(hào)表示方法，特別是在微弱信號(hào)檢測(cè)與特征提取方面取得了一定進(jìn)展。在干擾認(rèn)知與抑制方面，國(guó)內(nèi)學(xué)者提出了基于自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯和免疫算法的干擾識(shí)別與抑制技術(shù)，并開(kāi)始嘗試將深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)應(yīng)用于雷達(dá)干擾場(chǎng)景的動(dòng)態(tài)建模與自適應(yīng)波形生成。在目標(biāo)感知與識(shí)別領(lǐng)域，國(guó)內(nèi)研究充分利用國(guó)內(nèi)在領(lǐng)域的優(yōu)勢(shì)，快速發(fā)展了基于深度學(xué)習(xí)的雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)、分類(lèi)與跟蹤算法，部分研究開(kāi)始探索圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在多目標(biāo)協(xié)同感知中的應(yīng)用。國(guó)內(nèi)研究的特點(diǎn)是更加注重理論方法與實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景的結(jié)合，特別是在復(fù)雜電磁環(huán)境適應(yīng)性方面進(jìn)行了大量針對(duì)性研究。然而，國(guó)內(nèi)研究也面臨一些亟待解決的問(wèn)題：一是原始創(chuàng)新性成果相對(duì)較少，部分研究仍處于跟蹤模仿國(guó)際先進(jìn)水平的階段，缺乏能夠引領(lǐng)技術(shù)發(fā)展方向的高水平理論突破；二是認(rèn)知雷達(dá)系統(tǒng)級(jí)集成與驗(yàn)證能力不足，多數(shù)研究集中于單環(huán)節(jié)算法的優(yōu)化，缺乏對(duì)整個(gè)認(rèn)知雷達(dá)系統(tǒng)架構(gòu)、信息流與決策邏輯的系統(tǒng)性設(shè)計(jì)；三是高端雷達(dá)仿真平臺(tái)與測(cè)試驗(yàn)證環(huán)境建設(shè)滯后，難以對(duì)認(rèn)知雷達(dá)在接近實(shí)戰(zhàn)的復(fù)雜電磁環(huán)境下的性能進(jìn)行全面評(píng)估；四是領(lǐng)軍人才和復(fù)合型人才培養(yǎng)機(jī)制尚不完善，難以滿(mǎn)足認(rèn)知雷達(dá)技術(shù)快速發(fā)展的需求。特別是國(guó)內(nèi)在認(rèn)知雷達(dá)認(rèn)知模型的深度與廣度、多傳感器信息融合的智能化水平、認(rèn)知雷達(dá)硬件平臺(tái)的自主可控性等方面與國(guó)際先進(jìn)水平仍存在差距。

綜合國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀可以看出，認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)智能處理技術(shù)的研究已取得長(zhǎng)足進(jìn)步，但仍存在諸多研究空白和尚未解決的問(wèn)題。首先，在復(fù)雜電磁環(huán)境的認(rèn)知建模方面，現(xiàn)有認(rèn)知模型大多基于概率統(tǒng)計(jì)理論或淺層機(jī)器學(xué)習(xí)，難以對(duì)電磁環(huán)境的動(dòng)態(tài)演化、多源干擾的協(xié)同作用以及未知干擾的生成機(jī)制進(jìn)行精準(zhǔn)、深度的認(rèn)知，缺乏能夠融合物理模型與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的高層認(rèn)知框架。其次，在智能干擾抑制技術(shù)方面，現(xiàn)有自適應(yīng)算法大多針對(duì)特定類(lèi)型或統(tǒng)計(jì)特性的干擾，對(duì)于非高斯、非平穩(wěn)、具有時(shí)空相關(guān)性的復(fù)合干擾以及自適應(yīng)干擾對(duì)抗自適應(yīng)干擾的場(chǎng)景，其抑制效果和實(shí)時(shí)性仍有較大提升空間。特別是基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的干擾抑制研究，雖然展現(xiàn)出良好的潛力，但在狀態(tài)空間定義、獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)設(shè)計(jì)、策略?xún)?yōu)化效率等方面仍需深入研究，以實(shí)現(xiàn)真正意義上的實(shí)時(shí)、在線、最優(yōu)干擾對(duì)抗。再次，在多目標(biāo)智能協(xié)同感知方面，現(xiàn)有多目標(biāo)處理技術(shù)大多基于獨(dú)立跟蹤或中心化決策模型，難以有效處理多傳感器數(shù)據(jù)在傳輸、處理過(guò)程中的時(shí)延與不確定性，也缺乏對(duì)目標(biāo)間復(fù)雜交互關(guān)系的建模與利用。特別是基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分布式協(xié)同感知研究尚處于起步階段，在節(jié)點(diǎn)信息受限、邊權(quán)重動(dòng)態(tài)變化等復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，如何設(shè)計(jì)有效的協(xié)同感知算法，實(shí)現(xiàn)全局態(tài)勢(shì)的實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確、完整感知，是亟待解決的關(guān)鍵問(wèn)題。此外，在認(rèn)知雷達(dá)系統(tǒng)的計(jì)算效率與資源消耗、認(rèn)知算法的可解釋性與魯棒性、認(rèn)知雷達(dá)系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)化與模塊化設(shè)計(jì)等方面，也均存在較大的研究空間。這些研究空白和問(wèn)題，既是本項(xiàng)目亟待突破的技術(shù)難點(diǎn)，也為本項(xiàng)目的研究提供了重要的方向指引和創(chuàng)新機(jī)遇。

五.研究目標(biāo)與內(nèi)容

本項(xiàng)目以復(fù)雜電磁環(huán)境下的認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)智能處理為研究對(duì)象，旨在突破傳統(tǒng)雷達(dá)信號(hào)處理在強(qiáng)干擾、低信噪比場(chǎng)景下的性能瓶頸，提升雷達(dá)系統(tǒng)的認(rèn)知與自適應(yīng)能力。項(xiàng)目的研究目標(biāo)與內(nèi)容緊密?chē)@認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)智能處理的核心挑戰(zhàn)展開(kāi)，具體如下：

1.**研究目標(biāo)**

本項(xiàng)目的總體研究目標(biāo)是：構(gòu)建一套面向復(fù)雜電磁環(huán)境的認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)智能處理理論與技術(shù)體系，重點(diǎn)突破時(shí)空特征智能提取、干擾認(rèn)知與自適應(yīng)抑制、多目標(biāo)協(xié)同智能感知三大關(guān)鍵技術(shù)瓶頸，開(kāi)發(fā)相應(yīng)的算法模型與原型系統(tǒng)，顯著提升認(rèn)知雷達(dá)在強(qiáng)干擾、低信噪比條件下的目標(biāo)探測(cè)、識(shí)別與跟蹤性能，為我國(guó)新一代認(rèn)知雷達(dá)系統(tǒng)的研制提供核心技術(shù)創(chuàng)新支撐。

具體研究目標(biāo)包括：

（1）**目標(biāo)一：建立融合時(shí)空特征的認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)表示理論。**研究在復(fù)雜電磁環(huán)境下，如何有效融合雷達(dá)信號(hào)的時(shí)域、頻域、空域以及多普勒域特征，構(gòu)建能夠精準(zhǔn)表征目標(biāo)信號(hào)與復(fù)雜干擾/雜波時(shí)空差異的智能表示模型。目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)對(duì)微弱目標(biāo)信號(hào)在強(qiáng)干擾背景下的魯棒特征提取，為后續(xù)的干擾認(rèn)知與目標(biāo)識(shí)別提供高質(zhì)量的輸入表示。

（2）**目標(biāo)二：研發(fā)基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的自適應(yīng)干擾抑制算法。**針對(duì)復(fù)雜電磁環(huán)境中的動(dòng)態(tài)、未知、多源干擾問(wèn)題，研究基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的雷達(dá)干擾場(chǎng)景動(dòng)態(tài)感知與自適應(yīng)波形/處理參數(shù)優(yōu)化方法。目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)對(duì)干擾環(huán)境的實(shí)時(shí)建模與精確辨識(shí)，并生成最優(yōu)的干擾抑制策略或波形，顯著提升雷達(dá)系統(tǒng)在復(fù)雜干擾下的抗干擾性能，預(yù)期信干噪比（SINR）提升20dB以上。

（3）**目標(biāo)三：構(gòu)建多目標(biāo)協(xié)同智能感知框架。**研究面向多傳感器（多部雷達(dá)）協(xié)同工作的認(rèn)知雷達(dá)系統(tǒng)，利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等智能信息融合技術(shù)，構(gòu)建能夠處理信息不確定性、實(shí)現(xiàn)目標(biāo)間關(guān)聯(lián)關(guān)系建模與推理的多目標(biāo)協(xié)同感知框架。目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)對(duì)多目標(biāo)的高精度檢測(cè)、區(qū)分、跟蹤與軌跡重構(gòu)，提升戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)感知的完備性與準(zhǔn)確性。

（4）**目標(biāo)四：開(kāi)發(fā)認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)智能處理原型系統(tǒng)。**在理論研究和算法設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)上，利用仿真平臺(tái)和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，開(kāi)發(fā)一套包含信號(hào)特征提取、干擾認(rèn)知與抑制、多目標(biāo)協(xié)同感知等核心功能的認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)智能處理原型系統(tǒng)，驗(yàn)證所提出理論與技術(shù)的有效性、實(shí)時(shí)性與實(shí)用性。

2.**研究?jī)?nèi)容**

為實(shí)現(xiàn)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)深入研究：

（1）**研究?jī)?nèi)容一：復(fù)雜電磁環(huán)境下的認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)時(shí)空聯(lián)合特征提取方法研究。**

***具體研究問(wèn)題：**如何在強(qiáng)干擾、密集雜波、多徑效應(yīng)等復(fù)雜電磁環(huán)境下，有效提取并表征目標(biāo)信號(hào)的精細(xì)時(shí)空特征，同時(shí)抑制干擾與雜波的干擾，使得特征表示能夠充分蘊(yùn)含目標(biāo)與環(huán)境的本質(zhì)差異？

***研究假設(shè)：**通過(guò)融合多傳感器信息（如多視角、多極化、多波形）和深度學(xué)習(xí)（如時(shí)空卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ST-CNN）的非線性建模能力，可以構(gòu)建超越傳統(tǒng)特征提取方法（如小波變換、稀疏表示）的智能表示模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)信號(hào)與復(fù)雜干擾/雜波的精準(zhǔn)分離與表征。

***主要研究工作：**探索基于深度學(xué)習(xí)的時(shí)空特征提取網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，研究多傳感器信息的有效融合機(jī)制，設(shè)計(jì)能夠處理數(shù)據(jù)缺失與噪聲的魯棒特征提取算法，并建立相應(yīng)的特征表示評(píng)估指標(biāo)體系。研究?jī)?nèi)容將包括：①多模態(tài)雷達(dá)信號(hào)時(shí)空特征提取模型設(shè)計(jì)；②基于深度學(xué)習(xí)的時(shí)空聯(lián)合特征提取網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化；③特征表示的魯棒性與泛化能力研究；④特征在干擾抑制與目標(biāo)識(shí)別任務(wù)中的有效性驗(yàn)證。

（2）**研究?jī)?nèi)容二：基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的認(rèn)知雷達(dá)自適應(yīng)干擾抑制技術(shù)研究。**

***具體研究問(wèn)題：**如何利用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，使雷達(dá)系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)感知復(fù)雜動(dòng)態(tài)的干擾環(huán)境，并自主決策最優(yōu)的波形參數(shù)或信號(hào)處理策略進(jìn)行自適應(yīng)干擾抑制？

***研究假設(shè)：**通過(guò)構(gòu)建以雷達(dá)綜合性能（如SINR、探測(cè)概率、虛警率）為目標(biāo)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，并設(shè)計(jì)有效的狀態(tài)空間（包含干擾環(huán)境、目標(biāo)狀態(tài)、系統(tǒng)參數(shù)等）、動(dòng)作空間（包含波形參數(shù)、處理增益、干擾識(shí)別結(jié)果等），可以訓(xùn)練出能夠適應(yīng)未知干擾、實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)優(yōu)化的智能干擾抑制策略。

***主要研究工作：**研究認(rèn)知雷達(dá)干擾抑制任務(wù)的馬爾可夫決策過(guò)程（MDP）建模方法，設(shè)計(jì)基于深度Q網(wǎng)絡(luò)（DQN）、深度確定性策略梯度（DDPG）或策略梯度（PG）等方法的干擾抑制策略學(xué)習(xí)算法，研究多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)在協(xié)同干擾抑制中的應(yīng)用，并開(kāi)發(fā)相應(yīng)的仿真驗(yàn)證平臺(tái)。研究?jī)?nèi)容將包括：①認(rèn)知雷達(dá)干擾抑制任務(wù)的MDP建模；②基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的干擾抑制策略學(xué)習(xí)算法設(shè)計(jì)；③干擾環(huán)境動(dòng)態(tài)建模與狀態(tài)表示研究；④獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)設(shè)計(jì)對(duì)策略性能的影響分析；⑤算法的計(jì)算復(fù)雜度與實(shí)時(shí)性?xún)?yōu)化。

（3）**研究?jī)?nèi)容三：面向多目標(biāo)的認(rèn)知雷達(dá)協(xié)同智能感知技術(shù)研究。**

***具體研究問(wèn)題：**如何在多傳感器（多部雷達(dá)）協(xié)同環(huán)境下，利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等智能融合技術(shù)，有效處理數(shù)據(jù)傳輸延遲、信息缺失等不確定性，實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)的精確檢測(cè)、區(qū)分、跟蹤與軌跡重構(gòu)？

***研究假設(shè)：**通過(guò)構(gòu)建基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分布式信息融合框架，將雷達(dá)節(jié)點(diǎn)視為圖中的節(jié)點(diǎn)，將數(shù)據(jù)鏈路或測(cè)距關(guān)聯(lián)視為邊，可以利用節(jié)點(diǎn)間的關(guān)系傳遞信息，有效融合多源異構(gòu)的雷達(dá)信息，實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景下多目標(biāo)的協(xié)同感知。

***主要研究工作：**研究適用于雷達(dá)目標(biāo)跟蹤的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（如GRU-GNN、GCN），設(shè)計(jì)能夠處理動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浜投嘣葱畔⑷诤系膮f(xié)同感知算法，研究目標(biāo)關(guān)聯(lián)與身份維持的智能推理方法，并利用仿真和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行性能評(píng)估。研究?jī)?nèi)容將包括：①基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雷達(dá)目標(biāo)協(xié)同感知模型設(shè)計(jì)；②多源雷達(dá)信息融合算法研究；③目標(biāo)狀態(tài)關(guān)聯(lián)與身份維持的智能推理方法；④協(xié)同感知算法在復(fù)雜場(chǎng)景下的魯棒性與可擴(kuò)展性研究；⑤多目標(biāo)軌跡重構(gòu)與態(tài)勢(shì)估計(jì)方法。

（4）**研究?jī)?nèi)容四：認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)智能處理原型系統(tǒng)開(kāi)發(fā)與驗(yàn)證。**

***具體研究問(wèn)題：**如何將上述研究?jī)?nèi)容中提出的理論、模型和算法，進(jìn)行系統(tǒng)集成與工程化實(shí)現(xiàn)，并在仿真和實(shí)測(cè)環(huán)境中驗(yàn)證其有效性、實(shí)時(shí)性與實(shí)用性？

***研究假設(shè)：**通過(guò)構(gòu)建包含信號(hào)處理、特征提取、干擾抑制、目標(biāo)識(shí)別、信息融合等模塊的認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)智能處理原型系統(tǒng)，可以將關(guān)鍵算法部署到硬件平臺(tái)或仿真環(huán)境中，通過(guò)與現(xiàn)有技術(shù)進(jìn)行對(duì)比，驗(yàn)證所提出技術(shù)的性能優(yōu)勢(shì)。

***主要研究工作：**設(shè)計(jì)認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)智能處理系統(tǒng)的總體架構(gòu)與軟件模塊，選擇合適的硬件平臺(tái)（如FPGA、高性能計(jì)算平臺(tái)）進(jìn)行關(guān)鍵算法的部署與加速，開(kāi)發(fā)相應(yīng)的仿真測(cè)試平臺(tái)和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)處理流程，進(jìn)行全面的性能評(píng)估與對(duì)比分析。研究?jī)?nèi)容將包括：①原型系統(tǒng)總體架構(gòu)與軟件設(shè)計(jì)；②關(guān)鍵算法的硬件部署與優(yōu)化；③仿真測(cè)試平臺(tái)與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)處理流程開(kāi)發(fā)；④系統(tǒng)性能綜合評(píng)估與對(duì)比分析；⑤技術(shù)成果的工程化應(yīng)用前景分析。

通過(guò)以上研究?jī)?nèi)容的深入探討與實(shí)施，本項(xiàng)目期望能夠?yàn)閺?fù)雜電磁環(huán)境下的認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)智能處理提供一套完整的技術(shù)解決方案，推動(dòng)相關(guān)理論研究的深化和工程應(yīng)用的落地。

六.研究方法與技術(shù)路線

本項(xiàng)目將采用理論分析、仿真實(shí)驗(yàn)與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證相結(jié)合的研究方法，系統(tǒng)性地開(kāi)展復(fù)雜電磁環(huán)境下的認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)智能處理關(guān)鍵技術(shù)研究。研究方法與技術(shù)路線具體安排如下：

1.**研究方法**

（1）**理論分析方法：**針對(duì)認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)特征提取、干擾認(rèn)知與抑制、多目標(biāo)協(xié)同感知等核心問(wèn)題，運(yùn)用現(xiàn)代數(shù)學(xué)（如隨機(jī)過(guò)程理論、泛函分析、圖論）、信號(hào)處理（如濾波理論、參量估計(jì)、模式識(shí)別）、機(jī)器學(xué)習(xí)（如深度學(xué)習(xí)理論、強(qiáng)化學(xué)習(xí)理論）等工具，對(duì)關(guān)鍵算法的原理、性能邊界及優(yōu)化方向進(jìn)行深入的理論推導(dǎo)與分析。重點(diǎn)研究新提出的智能表示模型、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、收斂性、魯棒性及計(jì)算復(fù)雜度。

（2）**仿真實(shí)驗(yàn)方法：**構(gòu)建高保真的認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)處理仿真平臺(tái)。該平臺(tái)將包含雷達(dá)信號(hào)模型庫(kù)（支持多種波形、多普勒效應(yīng)、多徑傳播）、復(fù)雜電磁環(huán)境生成模塊（支持多種已知與未知干擾類(lèi)型、動(dòng)態(tài)變化）、目標(biāo)模型庫(kù)（支持多種類(lèi)型目標(biāo)回波特征）以及數(shù)據(jù)處理與分析模塊。利用該平臺(tái)，對(duì)提出的理論模型和算法進(jìn)行大規(guī)模仿真實(shí)驗(yàn)，評(píng)估其在不同場(chǎng)景（不同信干噪比、不同干擾類(lèi)型與強(qiáng)度、不同目標(biāo)數(shù)量與分布）下的性能表現(xiàn)，進(jìn)行算法參數(shù)優(yōu)化和對(duì)比分析。仿真實(shí)驗(yàn)將覆蓋從單基地雷達(dá)到多基地雷達(dá)協(xié)同工作的各種情況。

（3）**實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證方法：**在實(shí)驗(yàn)室或外場(chǎng)環(huán)境中獲取真實(shí)的認(rèn)知雷達(dá)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)。通過(guò)精心設(shè)計(jì)的實(shí)驗(yàn)方案，采集包含強(qiáng)干擾、復(fù)雜雜波、多目標(biāo)場(chǎng)景下的雷達(dá)回波數(shù)據(jù)。利用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)仿真結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證，并對(duì)提出的算法進(jìn)行實(shí)際性能評(píng)估。通過(guò)分析實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)中的噪聲、干擾和目標(biāo)特征，進(jìn)一步refine理論模型和仿真參數(shù)，提高研究的實(shí)用價(jià)值。實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證將重點(diǎn)關(guān)注算法在真實(shí)硬件平臺(tái)上的運(yùn)行效率、穩(wěn)定性和實(shí)際效果。

（4）**數(shù)據(jù)收集方法：**實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的收集將采用合作研究或自主建設(shè)的方式。如果條件允許，可與雷達(dá)裝備研制單位或測(cè)試機(jī)構(gòu)合作，獲取在特定場(chǎng)景下進(jìn)行的雷達(dá)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)。若自主建設(shè)難度較大，則將在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境中搭建模擬復(fù)雜電磁環(huán)境的雷達(dá)測(cè)控系統(tǒng)，利用已知目標(biāo)模擬器或場(chǎng)景模擬器生成包含所需干擾和目標(biāo)特征的回波數(shù)據(jù)。仿真數(shù)據(jù)將根據(jù)理論模型和場(chǎng)景需求，利用編程工具（如MATLAB、Python）生成高逼真度的雷達(dá)信號(hào)樣本。

（5）**數(shù)據(jù)分析方法：**數(shù)據(jù)分析將采用定量與定性相結(jié)合的方法。對(duì)于仿真數(shù)據(jù)，將重點(diǎn)分析算法的性能指標(biāo)（如信干噪比提升、探測(cè)概率、虛警率、目標(biāo)識(shí)別率、跟蹤精度、計(jì)算時(shí)間等）隨參數(shù)變化的規(guī)律，以及與其他基準(zhǔn)算法的性能對(duì)比。對(duì)于實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，將結(jié)合信號(hào)處理和統(tǒng)計(jì)分析方法，對(duì)回波信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理、特征提取和干擾識(shí)別，評(píng)估算法在實(shí)際環(huán)境下的效果，并分析算法的魯棒性和局限性。將利用統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果的顯著性，利用可視化技術(shù)（如信號(hào)時(shí)域波形圖、譜圖、目標(biāo)軌跡圖、系統(tǒng)性能曲線圖）展示分析結(jié)果。

2.**技術(shù)路線**

本項(xiàng)目的研究將按照以下技術(shù)路線和關(guān)鍵步驟展開(kāi)：

（階段一）**基礎(chǔ)理論與模型研究階段（第1-12個(gè)月）：**

*深入分析復(fù)雜電磁環(huán)境對(duì)認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)處理的影響機(jī)理。

*系統(tǒng)梳理國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究現(xiàn)狀，明確本項(xiàng)目的研究切入點(diǎn)和創(chuàng)新方向。

*開(kāi)展認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)時(shí)空聯(lián)合特征提取的理論研究，設(shè)計(jì)基于深度學(xué)習(xí)的特征表示模型框架。

*開(kāi)展基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的自適應(yīng)干擾抑制的理論研究，設(shè)計(jì)干擾感知與波形/參數(shù)優(yōu)化的MDP模型和強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法框架。

*開(kāi)展面向多目標(biāo)的認(rèn)知雷達(dá)協(xié)同感知的理論研究，設(shè)計(jì)基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同感知模型框架。

*完成相關(guān)理論模型的初步推導(dǎo)、仿真驗(yàn)證和算法原型設(shè)計(jì)。

（階段二）**算法設(shè)計(jì)、仿真驗(yàn)證與初步優(yōu)化階段（第13-24個(gè)月）：**

*細(xì)化并實(shí)現(xiàn)認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)時(shí)空聯(lián)合特征提取的具體算法，并在仿真平臺(tái)上進(jìn)行驗(yàn)證。

*細(xì)化并實(shí)現(xiàn)基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的自適應(yīng)干擾抑制算法，包括狀態(tài)表示、動(dòng)作空間設(shè)計(jì)、獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)構(gòu)建、學(xué)習(xí)算法選擇與實(shí)現(xiàn)，并在仿真平臺(tái)上進(jìn)行初步驗(yàn)證。

*細(xì)化并實(shí)現(xiàn)基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的認(rèn)知雷達(dá)協(xié)同感知算法，包括圖構(gòu)建、信息傳遞、目標(biāo)關(guān)聯(lián)與跟蹤模塊，并在仿真平臺(tái)上進(jìn)行初步驗(yàn)證。

*對(duì)初步實(shí)現(xiàn)的算法進(jìn)行參數(shù)調(diào)優(yōu)和性能分析，與現(xiàn)有相關(guān)技術(shù)進(jìn)行對(duì)比。

*根據(jù)仿真結(jié)果，對(duì)理論模型和算法設(shè)計(jì)進(jìn)行修正和完善。

（階段三）**實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)采集與算法驗(yàn)證階段（第25-36個(gè)月）：**

*制定詳細(xì)的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)采集方案，準(zhǔn)備實(shí)驗(yàn)設(shè)備與環(huán)境。

*開(kāi)展實(shí)驗(yàn)室或外場(chǎng)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)采集，獲取包含復(fù)雜電磁環(huán)境的多目標(biāo)場(chǎng)景數(shù)據(jù)。

*對(duì)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和標(biāo)注。

*將經(jīng)過(guò)初步優(yōu)化的算法部署到仿真平臺(tái)或硬件加速平臺(tái)上，利用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證和性能評(píng)估。

*分析實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證結(jié)果，進(jìn)一步refine算法，解決算法在實(shí)際環(huán)境中的適應(yīng)性問(wèn)題和魯棒性問(wèn)題。

（階段四）**原型系統(tǒng)開(kāi)發(fā)與綜合性能評(píng)估階段（第37-48個(gè)月）：**

*設(shè)計(jì)認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)智能處理原型系統(tǒng)的總體架構(gòu)和軟件模塊。

*選擇合適的硬件平臺(tái)（如FPGA、多核CPU/GPU），將核心算法進(jìn)行集成與部署。

*開(kāi)發(fā)原型系統(tǒng)的測(cè)試流程和性能評(píng)估指標(biāo)體系。

*在仿真環(huán)境和實(shí)測(cè)環(huán)境中對(duì)原型系統(tǒng)進(jìn)行全面性能評(píng)估，包括算法效率、系統(tǒng)穩(wěn)定性、綜合抗干擾性能、多目標(biāo)感知性能等。

*對(duì)比分析原型系統(tǒng)與現(xiàn)有技術(shù)的性能差異，總結(jié)本項(xiàng)目的研究成果。

（階段五）**總結(jié)與成果凝練階段（第49-60個(gè)月）：**

*整理項(xiàng)目研究過(guò)程中的理論推導(dǎo)、仿真結(jié)果、實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)、原型系統(tǒng)測(cè)試報(bào)告等。

*撰寫(xiě)項(xiàng)目總結(jié)報(bào)告、研究論文、技術(shù)專(zhuān)利等成果形式。

*項(xiàng)目成果的評(píng)審與推廣。

關(guān)鍵步驟包括：理論模型的構(gòu)建與推導(dǎo)、仿真平臺(tái)的搭建與驗(yàn)證、關(guān)鍵算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)、實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的獲取與處理、原型系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)與測(cè)試、以及全面的性能評(píng)估與對(duì)比分析。整個(gè)研究過(guò)程將采用迭代優(yōu)化的方式，通過(guò)仿真與實(shí)測(cè)的反復(fù)驗(yàn)證，不斷refine理論與算法，確保研究目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。

七．創(chuàng)新點(diǎn)

本項(xiàng)目面向復(fù)雜電磁環(huán)境下的認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)智能處理難題，提出了一系列具有理論、方法和應(yīng)用創(chuàng)新的研究思路與技術(shù)方案，具體創(chuàng)新點(diǎn)如下：

（1）**理論創(chuàng)新：構(gòu)建融合物理模型與深度學(xué)習(xí)的認(rèn)知雷達(dá)智能表示理論。**

現(xiàn)有認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)處理理論在處理復(fù)雜非線性關(guān)系和泛化能力方面存在局限。本項(xiàng)目創(chuàng)新性地提出將物理信息（如雷達(dá)信號(hào)傳播模型、干擾統(tǒng)計(jì)特性）與深度學(xué)習(xí)（如時(shí)空卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）相結(jié)合，構(gòu)建認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)的智能表示理論。不同于純粹依賴(lài)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的深度學(xué)習(xí)方法可能帶來(lái)的“黑箱”問(wèn)題和泛化能力不足，也區(qū)別于傳統(tǒng)基于物理模型方法難以完全刻畫(huà)復(fù)雜電磁環(huán)境動(dòng)態(tài)性的特點(diǎn)，本項(xiàng)目旨在建立一種“物理約束下的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”或“數(shù)據(jù)增強(qiáng)下的物理建?！毙路妒?。通過(guò)將雷達(dá)信號(hào)處理的基本物理規(guī)律嵌入到深度學(xué)習(xí)模型的結(jié)構(gòu)或訓(xùn)練過(guò)程中，或利用深度學(xué)習(xí)模型來(lái)學(xué)習(xí)未知的物理現(xiàn)象參數(shù)，從而設(shè)計(jì)出既有理論指導(dǎo)又能有效捕捉復(fù)雜時(shí)空特征的認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)表示模型。這種融合不僅能夠提升模型對(duì)復(fù)雜電磁環(huán)境的表征精度和泛化能力，還能夠增強(qiáng)模型的可解釋性，為認(rèn)知雷達(dá)系統(tǒng)的智能決策提供更可靠的基礎(chǔ)。具體體現(xiàn)在：①提出基于物理約束的時(shí)空特征學(xué)習(xí)框架，使得特征提取不僅依賴(lài)于數(shù)據(jù)模式，還遵循雷達(dá)信號(hào)傳播的基本物理定律。②探索深度學(xué)習(xí)模型與雷達(dá)信號(hào)處理數(shù)學(xué)工具（如小波變換、稀疏表示）的協(xié)同作用，構(gòu)建混合模型以利用各自?xún)?yōu)勢(shì)。③研究基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)表示方法，將雷達(dá)節(jié)點(diǎn)（傳感器/目標(biāo)）間的物理關(guān)聯(lián)與信息交互融入圖結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)更豐富的上下文信息學(xué)習(xí)。

（2）**方法創(chuàng)新：研發(fā)基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)自適應(yīng)干擾抑制新方法。**

現(xiàn)有自適應(yīng)干擾抑制技術(shù)多基于統(tǒng)計(jì)模型或啟發(fā)式規(guī)則，難以應(yīng)對(duì)快速變化、未知類(lèi)型或具有自適應(yīng)能力的干擾。本項(xiàng)目創(chuàng)新性地將深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（DRL）引入認(rèn)知雷達(dá)自適應(yīng)干擾抑制領(lǐng)域，使雷達(dá)系統(tǒng)能夠像智能體一樣，通過(guò)與環(huán)境（復(fù)雜電磁環(huán)境）交互學(xué)習(xí)，自主決策最優(yōu)的干擾對(duì)抗策略。其核心創(chuàng)新在于：①構(gòu)建了面向認(rèn)知雷達(dá)干擾抑制任務(wù)的、能夠準(zhǔn)確反映系統(tǒng)綜合性能的復(fù)雜獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)設(shè)計(jì)方法。該獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)不僅考慮SINR提升，還將探測(cè)概率、虛警率、能量消耗、計(jì)算復(fù)雜度等多個(gè)維度的性能指標(biāo)納入考量，實(shí)現(xiàn)對(duì)干擾抑制效果的全面優(yōu)化。②設(shè)計(jì)了適用于雷達(dá)波形/參數(shù)優(yōu)化的高維連續(xù)/離散動(dòng)作空間建模方法。雷達(dá)系統(tǒng)的工作參數(shù)（如波形參數(shù)選擇、脈沖重復(fù)頻率、調(diào)制方式、自適應(yīng)濾波器系數(shù)等）空間復(fù)雜度高，本項(xiàng)目將利用DRL技術(shù)有效處理這種高維、非線性的控制問(wèn)題。③提出了能夠處理干擾環(huán)境動(dòng)態(tài)變化和模型不確定性的DRL學(xué)習(xí)算法。通過(guò)引入經(jīng)驗(yàn)回放、目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)、多步回報(bào)等技術(shù)，提高DRL算法在非平穩(wěn)環(huán)境下的學(xué)習(xí)效率和策略穩(wěn)定性。④探索多智能體深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)在協(xié)同干擾抑制中的應(yīng)用，研究多部雷達(dá)如何通過(guò)信息共享與協(xié)同決策，實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜干擾網(wǎng)絡(luò)的整體壓制。

（3）**方法創(chuàng)新：提出基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分布式多目標(biāo)協(xié)同智能感知框架。**

現(xiàn)有多目標(biāo)處理技術(shù)在處理多傳感器信息融合中的不確定性、處理節(jié)點(diǎn)間動(dòng)態(tài)關(guān)系以及實(shí)現(xiàn)全局態(tài)勢(shì)的智能化推理方面存在不足。本項(xiàng)目創(chuàng)新性地將圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）應(yīng)用于認(rèn)知雷達(dá)多目標(biāo)協(xié)同感知場(chǎng)景，構(gòu)建分布式、可擴(kuò)展的智能融合框架。其核心創(chuàng)新在于：①設(shè)計(jì)了能夠有效表征多傳感器網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)及其動(dòng)態(tài)變化的雷達(dá)信息圖模型。該模型不僅包含節(jié)點(diǎn)（雷達(dá)/目標(biāo)）信息，還蘊(yùn)含了節(jié)點(diǎn)間的測(cè)距關(guān)聯(lián)、通信鏈路等邊權(quán)重信息，能夠反映真實(shí)戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境中的信息傳播規(guī)律。②提出了基于GNN的融合多源異構(gòu)雷達(dá)信息的智能推理算法。利用GNN強(qiáng)大的節(jié)點(diǎn)表示學(xué)習(xí)能力和圖結(jié)構(gòu)信息傳遞能力，實(shí)現(xiàn)對(duì)多源雷達(dá)回波信號(hào)的聯(lián)合特征提取、目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)、目標(biāo)關(guān)聯(lián)與身份維持，以及基于目標(biāo)的軌跡預(yù)測(cè)與場(chǎng)景理解。③研究了適用于動(dòng)態(tài)、不確定電磁環(huán)境下的分布式GNN學(xué)習(xí)與推理方法。探索邊權(quán)重動(dòng)態(tài)更新、節(jié)點(diǎn)信息缺失處理、以及如何利用少量先驗(yàn)知識(shí)輔助GNN學(xué)習(xí)等關(guān)鍵技術(shù)，提高協(xié)同感知系統(tǒng)在復(fù)雜環(huán)境下的魯棒性和實(shí)時(shí)性。④設(shè)計(jì)了支持多目標(biāo)精細(xì)化感知與態(tài)勢(shì)理解的GNN模型結(jié)構(gòu)，如結(jié)合注意力機(jī)制、圖注意力網(wǎng)絡(luò)（GAT）等，實(shí)現(xiàn)對(duì)不同重要性、不同交互關(guān)系目標(biāo)的差異化感知。

（4）**應(yīng)用創(chuàng)新：開(kāi)發(fā)面向?qū)崙?zhàn)需求的認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)智能處理原型系統(tǒng)。**

本項(xiàng)目不僅關(guān)注理論創(chuàng)新和方法探索，更強(qiáng)調(diào)成果的實(shí)用性和轉(zhuǎn)化潛力。其應(yīng)用創(chuàng)新體現(xiàn)在：①構(gòu)建包含信號(hào)處理、智能特征提取、動(dòng)態(tài)干擾抑制、多目標(biāo)協(xié)同感知等核心模塊的原型系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了從理論到工程應(yīng)用的跨越。②注重原型系統(tǒng)在復(fù)雜電磁環(huán)境下的實(shí)時(shí)性與硬件可行性，探索將關(guān)鍵算法部署到FPGA或GPU等硬件加速平臺(tái)，以滿(mǎn)足認(rèn)知雷達(dá)系統(tǒng)對(duì)計(jì)算效率的嚴(yán)苛要求。③通過(guò)仿真與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的結(jié)合，驗(yàn)證所提出技術(shù)在實(shí)際復(fù)雜電磁環(huán)境下的有效性、魯棒性和實(shí)用性，為后續(xù)認(rèn)知雷達(dá)系統(tǒng)的工程研制提供關(guān)鍵技術(shù)支撐和決策依據(jù)。④原型系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)將促進(jìn)相關(guān)算法的工程化改造和標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)程，推動(dòng)認(rèn)知雷達(dá)技術(shù)在國(guó)防和民用領(lǐng)域的應(yīng)用落地。這種從端到端系統(tǒng)角度進(jìn)行研發(fā)的方式，確保了研究成果不僅具有理論價(jià)值，更能轉(zhuǎn)化為實(shí)際戰(zhàn)斗力或經(jīng)濟(jì)效益。

八．預(yù)期成果

本項(xiàng)目針對(duì)復(fù)雜電磁環(huán)境下的認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)智能處理難題，經(jīng)過(guò)系統(tǒng)深入的研究，預(yù)期在理論、技術(shù)、方法和應(yīng)用等多個(gè)層面取得一系列創(chuàng)新性成果，具體如下：

（1）**理論成果：**

***構(gòu)建認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)智能表示的理論框架：**預(yù)期提出一種融合物理模型與深度學(xué)習(xí)的認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)時(shí)空聯(lián)合特征表示理論。該理論將闡明如何在雷達(dá)信號(hào)處理的物理約束下，利用深度學(xué)習(xí)模型有效學(xué)習(xí)目標(biāo)的精細(xì)時(shí)空特征，并揭示其對(duì)復(fù)雜干擾環(huán)境的表征機(jī)理。預(yù)期形成一套關(guān)于智能表示模型性能邊界、泛化能力影響因素的理論分析體系，為認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)處理提供新的理論指導(dǎo)。

***深化深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)在自適應(yīng)干擾抑制中的應(yīng)用理論：**預(yù)期建立一套關(guān)于認(rèn)知雷達(dá)干擾抑制任務(wù)的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)建模理論，包括狀態(tài)空間、動(dòng)作空間、獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)設(shè)計(jì)的系統(tǒng)化方法，以及針對(duì)雷達(dá)場(chǎng)景的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法（如考慮時(shí)序性、部分可觀測(cè)性、高維動(dòng)作空間等）的理論分析。預(yù)期闡明深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化雷達(dá)干擾抑制策略的內(nèi)在機(jī)制，為該領(lǐng)域算法的設(shè)計(jì)與改進(jìn)提供理論依據(jù)。

***發(fā)展基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同感知的理論基礎(chǔ)：**預(yù)期提出適用于認(rèn)知雷達(dá)多目標(biāo)協(xié)同感知的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型理論，包括圖結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、信息傳遞機(jī)制、節(jié)點(diǎn)狀態(tài)更新規(guī)則等。預(yù)期建立一套評(píng)估圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)協(xié)同感知性能的理論指標(biāo)體系，并分析其在處理多傳感器信息不確定性、實(shí)現(xiàn)目標(biāo)間復(fù)雜關(guān)系推理方面的理論優(yōu)勢(shì)與局限性。

（2）**技術(shù)成果：**

***開(kāi)發(fā)認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)智能表示模型：**預(yù)期研發(fā)出具有高精度、強(qiáng)魯棒性和良好泛化能力的認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)時(shí)空聯(lián)合特征提取模型，并在仿真和實(shí)測(cè)環(huán)境中驗(yàn)證其有效性。該模型能夠顯著提升在強(qiáng)干擾、低信噪比條件下目標(biāo)信號(hào)與干擾/雜波的區(qū)分度，為后續(xù)處理模塊提供高質(zhì)量的輸入。

***研制基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的自適應(yīng)干擾抑制算法：**預(yù)期開(kāi)發(fā)出能夠?qū)崟r(shí)感知復(fù)雜動(dòng)態(tài)干擾環(huán)境并自主決策最優(yōu)干擾抑制策略的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法。該算法預(yù)期實(shí)現(xiàn)信干噪比在復(fù)雜電磁環(huán)境下的顯著提升（目標(biāo)提升20dB以上），并具備對(duì)未知干擾的快速適應(yīng)能力。

***構(gòu)建多目標(biāo)協(xié)同智能感知算法包：**預(yù)期研發(fā)出基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的認(rèn)知雷達(dá)多目標(biāo)協(xié)同感知算法包，包括目標(biāo)檢測(cè)、狀態(tài)估計(jì)、關(guān)聯(lián)跟蹤、身份維持等模塊。該算法包預(yù)期能夠有效處理多傳感器數(shù)據(jù)融合中的不確定性，實(shí)現(xiàn)對(duì)多目標(biāo)的精確、實(shí)時(shí)、協(xié)同感知，提升戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)理解的完備性和準(zhǔn)確性。

（3）**實(shí)踐應(yīng)用價(jià)值與成果形式：**

***開(kāi)發(fā)認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)智能處理原型系統(tǒng)：**預(yù)期完成一套包含核心算法模塊、仿真環(huán)境接口和初步硬件部署驗(yàn)證的原型系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠模擬復(fù)雜電磁環(huán)境下的認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)處理流程，驗(yàn)證所提出理論、模型和算法的集成效果與實(shí)際性能，為后續(xù)工程化應(yīng)用提供技術(shù)驗(yàn)證平臺(tái)。

***形成技術(shù)報(bào)告與標(biāo)準(zhǔn)草案：**預(yù)期撰寫(xiě)高質(zhì)量的研究總報(bào)告、階段報(bào)告，系統(tǒng)總結(jié)項(xiàng)目的研究過(guò)程、理論創(chuàng)新、技術(shù)突破和實(shí)驗(yàn)結(jié)果。同時(shí)，基于研究成果，嘗試提出相關(guān)的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)草案，推動(dòng)認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)智能處理技術(shù)的規(guī)范化發(fā)展。

***發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文與申請(qǐng)專(zhuān)利：**預(yù)期在國(guó)內(nèi)外高水平學(xué)術(shù)期刊（如IEEETransactions系列）和重要學(xué)術(shù)會(huì)議上發(fā)表系列研究論文，全面展示項(xiàng)目的研究成果和學(xué)術(shù)價(jià)值。同時(shí)，圍繞核心創(chuàng)新點(diǎn)，申請(qǐng)國(guó)家發(fā)明專(zhuān)利，保護(hù)知識(shí)產(chǎn)權(quán)，為成果轉(zhuǎn)化奠定基礎(chǔ)。

***培養(yǎng)高層次人才：**預(yù)期培養(yǎng)一批掌握認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)智能處理前沿技術(shù)的博士、碩士研究生，為我國(guó)在該領(lǐng)域的持續(xù)研發(fā)儲(chǔ)備人才力量。通過(guò)項(xiàng)目實(shí)施，提升研究團(tuán)隊(duì)的整體科研水平和技術(shù)實(shí)力。

***提升國(guó)家安全保障能力：**本項(xiàng)目研究成果將直接服務(wù)于國(guó)家新一代認(rèn)知雷達(dá)系統(tǒng)的研制需求，顯著提升我國(guó)在復(fù)雜電磁環(huán)境下的戰(zhàn)場(chǎng)信息感知能力，增強(qiáng)國(guó)防實(shí)力，為維護(hù)國(guó)家安全提供關(guān)鍵技術(shù)支撐。同時(shí)，相關(guān)技術(shù)在民用領(lǐng)域的拓展應(yīng)用，也將產(chǎn)生積極的社會(huì)和經(jīng)濟(jì)效益。

九.項(xiàng)目實(shí)施計(jì)劃

本項(xiàng)目實(shí)施周期為五年，將按照研究目標(biāo)和研究?jī)?nèi)容，分階段、有步驟地推進(jìn)各項(xiàng)研究任務(wù)。項(xiàng)目時(shí)間規(guī)劃、任務(wù)分配和進(jìn)度安排具體如下：

（階段一）**基礎(chǔ)理論與模型研究階段（第1-12個(gè)月）**

***任務(wù)分配：**

***理論分析：**深入分析復(fù)雜電磁環(huán)境對(duì)認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)處理的影響機(jī)理，梳理國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究現(xiàn)狀，明確本項(xiàng)目的研究切入點(diǎn)和創(chuàng)新方向。系統(tǒng)梳理現(xiàn)代數(shù)學(xué)、信號(hào)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等工具在相關(guān)領(lǐng)域的應(yīng)用，為理論建模奠定基礎(chǔ)。

***模型設(shè)計(jì)：**開(kāi)展認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)時(shí)空聯(lián)合特征提取的理論研究，設(shè)計(jì)基于深度學(xué)習(xí)的特征表示模型框架，包括網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、損失函數(shù)等初步設(shè)想。開(kāi)展基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的自適應(yīng)干擾抑制的理論研究，設(shè)計(jì)干擾感知與波形/參數(shù)優(yōu)化的MDP模型和強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法框架，重點(diǎn)研究狀態(tài)、動(dòng)作、獎(jiǎng)勵(lì)的設(shè)計(jì)方法。開(kāi)展面向多目標(biāo)的認(rèn)知雷達(dá)協(xié)同感知的理論研究，設(shè)計(jì)基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同感知模型框架，包括圖結(jié)構(gòu)、信息傳遞機(jī)制、節(jié)點(diǎn)狀態(tài)更新規(guī)則等。

***文獻(xiàn)調(diào)研與交流：**全面調(diào)研國(guó)內(nèi)外最新研究成果，特別是深度學(xué)習(xí)在雷達(dá)領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)展，參加相關(guān)學(xué)術(shù)會(huì)議，與國(guó)內(nèi)外同行進(jìn)行交流，獲取研究靈感，及時(shí)調(diào)整研究方向。

***進(jìn)度安排：**

*第1-3個(gè)月：完成文獻(xiàn)調(diào)研和國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀分析，明確研究重點(diǎn)和創(chuàng)新方向。初步形成項(xiàng)目總體研究方案。

*第4-6個(gè)月：完成認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)時(shí)空聯(lián)合特征提取的理論模型設(shè)計(jì)，進(jìn)行初步的理論推導(dǎo)和仿真驗(yàn)證。

*第7-9個(gè)月：完成基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的自適應(yīng)干擾抑制的理論模型設(shè)計(jì)，構(gòu)建MDP模型框架。

*第10-12個(gè)月：完成基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的認(rèn)知雷達(dá)協(xié)同感知的理論模型設(shè)計(jì)，進(jìn)行初步的理論分析。完成第一階段所有任務(wù)，形成初步的理論模型和算法框架，并開(kāi)始撰寫(xiě)相關(guān)研究論文。

***預(yù)期成果：**形成詳細(xì)的研究方案和理論模型框架，發(fā)表1-2篇高水平會(huì)議論文。

（階段二）**算法設(shè)計(jì)、仿真驗(yàn)證與初步優(yōu)化階段（第13-24個(gè)月）**

***任務(wù)分配：**

***算法實(shí)現(xiàn)：**細(xì)化并實(shí)現(xiàn)認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)時(shí)空聯(lián)合特征提取的具體算法，包括網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、訓(xùn)練策略等。細(xì)化并實(shí)現(xiàn)基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的自適應(yīng)干擾抑制算法，包括狀態(tài)表示、動(dòng)作空間設(shè)計(jì)、獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)構(gòu)建、學(xué)習(xí)算法選擇與實(shí)現(xiàn)。細(xì)化并實(shí)現(xiàn)基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的認(rèn)知雷達(dá)協(xié)同感知算法，包括圖構(gòu)建、信息傳遞、目標(biāo)關(guān)聯(lián)與跟蹤模塊。

***仿真平臺(tái)搭建：**完善認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)處理仿真平臺(tái)，包括雷達(dá)信號(hào)模型庫(kù)、復(fù)雜電磁環(huán)境生成模塊、目標(biāo)模型庫(kù)以及數(shù)據(jù)處理與分析模塊。

***仿真驗(yàn)證與優(yōu)化：**利用仿真平臺(tái)，對(duì)初步實(shí)現(xiàn)的算法進(jìn)行大規(guī)模仿真實(shí)驗(yàn)，評(píng)估其在不同場(chǎng)景（不同信干噪比、不同干擾類(lèi)型與強(qiáng)度、不同目標(biāo)數(shù)量與分布）下的性能表現(xiàn)。根據(jù)仿真結(jié)果，對(duì)理論模型和算法設(shè)計(jì)進(jìn)行修正和完善，進(jìn)行參數(shù)調(diào)優(yōu)。

***進(jìn)度安排：**

*第13-15個(gè)月：完成時(shí)空聯(lián)合特征提取算法的具體實(shí)現(xiàn)，并在仿真平臺(tái)上進(jìn)行初步驗(yàn)證。

*第16-18個(gè)月：完成深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)自適應(yīng)干擾抑制算法的具體實(shí)現(xiàn)，包括DQN、DDPG等算法的雷達(dá)場(chǎng)景適配，并在仿真平臺(tái)上進(jìn)行初步驗(yàn)證。

*第19-21個(gè)月：完成基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的認(rèn)知雷達(dá)協(xié)同感知算法的具體實(shí)現(xiàn)，并在仿真平臺(tái)上進(jìn)行初步驗(yàn)證。

*第22-24個(gè)月：對(duì)所有算法進(jìn)行全面的仿真驗(yàn)證與對(duì)比分析，根據(jù)結(jié)果進(jìn)行算法優(yōu)化和集成，完成第二階段所有任務(wù)，形成初步優(yōu)化的算法原型，并開(kāi)始撰寫(xiě)相關(guān)研究論文。

***預(yù)期成果：**完成所有核心算法的具體設(shè)計(jì)和初步實(shí)現(xiàn)，形成經(jīng)過(guò)初步驗(yàn)證的算法原型，發(fā)表2-3篇高水平期刊或會(huì)議論文。

（階段三）**實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)采集與算法驗(yàn)證階段（第25-36個(gè)月）**

***任務(wù)分配：**

***實(shí)測(cè)方案設(shè)計(jì)：**制定詳細(xì)的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)采集方案，包括實(shí)驗(yàn)場(chǎng)地選擇、設(shè)備配置、場(chǎng)景設(shè)置、數(shù)據(jù)采集流程等。

***實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)采集：**根據(jù)實(shí)驗(yàn)方案，在實(shí)驗(yàn)室或外場(chǎng)開(kāi)展實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)采集，獲取包含復(fù)雜電磁環(huán)境的多目標(biāo)場(chǎng)景數(shù)據(jù)。

***數(shù)據(jù)預(yù)處理與標(biāo)注：**對(duì)采集到的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理（如去噪、基線校正等）和標(biāo)注（如目標(biāo)位置、速度、類(lèi)型等）。

***算法實(shí)測(cè)驗(yàn)證：**將經(jīng)過(guò)初步優(yōu)化的算法部署到仿真平臺(tái)或硬件加速平臺(tái)上，利用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證和性能評(píng)估，與仿真結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析。

***算法改進(jìn)：**根據(jù)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證結(jié)果，進(jìn)一步refine算法，解決算法在實(shí)際環(huán)境中的適應(yīng)性問(wèn)題和魯棒性問(wèn)題。

***進(jìn)度安排：**

*第25-27個(gè)月：完成實(shí)測(cè)方案設(shè)計(jì)和設(shè)備準(zhǔn)備，申請(qǐng)實(shí)驗(yàn)場(chǎng)地和設(shè)備。

*第28-30個(gè)月：在實(shí)驗(yàn)室或外場(chǎng)開(kāi)展實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)采集工作，獲取足夠數(shù)量的高質(zhì)量數(shù)據(jù)。

*第31-33個(gè)月：對(duì)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和標(biāo)注，建立實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)庫(kù)。

*第34-36個(gè)月：將優(yōu)化后的算法部署到仿真平臺(tái)和硬件加速平臺(tái)，進(jìn)行實(shí)測(cè)驗(yàn)證和性能評(píng)估，根據(jù)結(jié)果對(duì)算法進(jìn)行finalize改進(jìn)，完成第三階段所有任務(wù)，形成經(jīng)過(guò)實(shí)測(cè)驗(yàn)證的算法。

***預(yù)期成果：**獲取一套完整的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)集，完成所有算法的實(shí)測(cè)驗(yàn)證和性能評(píng)估，形成經(jīng)過(guò)實(shí)測(cè)驗(yàn)證和改進(jìn)的算法，發(fā)表2-3篇高水平期刊論文。

（階段四）**原型系統(tǒng)開(kāi)發(fā)與綜合性能評(píng)估階段（第37-48個(gè)月）**

***任務(wù)分配：**

***原型系統(tǒng)設(shè)計(jì)：**設(shè)計(jì)認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)智能處理原型系統(tǒng)的總體架構(gòu)和軟件模塊，確定硬件平臺(tái)（如FPGA、多核CPU/GPU）和軟件框架。

***原型系統(tǒng)開(kāi)發(fā)：**開(kāi)發(fā)原型系統(tǒng)的軟件模塊，集成核心算法，進(jìn)行系統(tǒng)聯(lián)調(diào)。

***原型系統(tǒng)測(cè)試：**開(kāi)發(fā)原型系統(tǒng)的測(cè)試流程和性能評(píng)估指標(biāo)體系，在仿真環(huán)境和實(shí)測(cè)環(huán)境中對(duì)原型系統(tǒng)進(jìn)行全面性能評(píng)估。

***性能對(duì)比分析：**對(duì)比分析原型系統(tǒng)與現(xiàn)有技術(shù)的性能差異，總結(jié)本項(xiàng)目的研究成果。

***進(jìn)度安排：**

*第37-39個(gè)月：完成原型系統(tǒng)總體架構(gòu)和軟件設(shè)計(jì)，確定硬件平臺(tái)和軟件框架。

*第40-42個(gè)月：完成原型系統(tǒng)軟件模塊開(kāi)發(fā)，集成核心算法，進(jìn)行系統(tǒng)聯(lián)調(diào)。

*第43-45個(gè)月：開(kāi)發(fā)原型系統(tǒng)測(cè)試流程和性能評(píng)估指標(biāo)體系，進(jìn)行系統(tǒng)測(cè)試。

*第46-48個(gè)月：在仿真環(huán)境和實(shí)測(cè)環(huán)境中對(duì)原型系統(tǒng)進(jìn)行全面性能評(píng)估，完成性能對(duì)比分析，撰寫(xiě)項(xiàng)目總結(jié)報(bào)告和研究成果總結(jié)，開(kāi)始撰寫(xiě)項(xiàng)目結(jié)題報(bào)告和相關(guān)技術(shù)專(zhuān)利。

***預(yù)期成果：**開(kāi)發(fā)一套包含核心算法模塊、仿真環(huán)境接口和初步硬件部署驗(yàn)證的原型系統(tǒng)，完成原型系統(tǒng)在仿真和實(shí)測(cè)環(huán)境中的綜合性能評(píng)估，形成項(xiàng)目總結(jié)報(bào)告、研究論文、技術(shù)專(zhuān)利等成果形式。

（階段五）**總結(jié)與成果凝練階段（第49-60個(gè)月）**

***任務(wù)分配：**

***成果整理：**整理項(xiàng)目研究過(guò)程中的理論推導(dǎo)、仿真結(jié)果、實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)、原型系統(tǒng)測(cè)試報(bào)告等。

***成果凝練：**撰寫(xiě)項(xiàng)目總結(jié)報(bào)告、研究論文、技術(shù)專(zhuān)利等成果形式。

***成果評(píng)審與推廣：**項(xiàng)目成果的評(píng)審與推廣。

***進(jìn)度安排：**

*第49-50個(gè)月：整理項(xiàng)目研究過(guò)程中的理論推導(dǎo)、仿真結(jié)果、實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)、原型系統(tǒng)測(cè)試報(bào)告等。

*第51-52個(gè)月：撰寫(xiě)項(xiàng)目總結(jié)報(bào)告、研究論文、技術(shù)專(zhuān)利等成果形式。

*第53-60個(gè)月：項(xiàng)目成果的評(píng)審與推廣，完成項(xiàng)目結(jié)題報(bào)告。

***預(yù)期成果：**形成一套完整的項(xiàng)目研究成果，包括理論模型、算法原型、系統(tǒng)驗(yàn)證報(bào)告、研究論文、技術(shù)專(zhuān)利等，完成項(xiàng)目結(jié)題報(bào)告。

**風(fēng)險(xiǎn)管理策略：**

本項(xiàng)目在實(shí)施過(guò)程中可能面臨以下風(fēng)險(xiǎn)，將采取相應(yīng)的應(yīng)對(duì)措施：

（1）**技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)：**深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法在復(fù)雜電磁環(huán)境下的收斂性和穩(wěn)定性可能難以保證，多目標(biāo)協(xié)同感知算法在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)的計(jì)算復(fù)雜度可能過(guò)高。

**應(yīng)對(duì)策略：**加強(qiáng)算法的理論分析與仿真驗(yàn)證，探索混合模型訓(xùn)練方法和算法優(yōu)化技術(shù)，降低對(duì)計(jì)算資源的需求；采用分布式計(jì)算框架和硬件加速技術(shù)，提升算法的運(yùn)行效率；建立完善的算法評(píng)估體系，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決技術(shù)難題。

（2）**數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)：**實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)采集可能因場(chǎng)地限制、設(shè)備故障等原因無(wú)法按計(jì)劃完成，或?qū)崪y(cè)數(shù)據(jù)質(zhì)量不滿(mǎn)足研究需求。

**應(yīng)對(duì)策略：**制定詳細(xì)的實(shí)測(cè)方案，預(yù)留充足的備選場(chǎng)地和設(shè)備；加強(qiáng)實(shí)驗(yàn)過(guò)程管理，建立數(shù)據(jù)質(zhì)量控制機(jī)制；若實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)無(wú)法滿(mǎn)足需求，可考慮利用高保真仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)充驗(yàn)證，但需明確仿真模型與實(shí)際場(chǎng)景的差距，并對(duì)仿真結(jié)果進(jìn)行必要的修正。

（3）**進(jìn)度風(fēng)險(xiǎn)：**項(xiàng)目研究任務(wù)繁重，可能因人員變動(dòng)、設(shè)備調(diào)試、理論突破難度大等原因?qū)е马?xiàng)目進(jìn)度滯后。

**應(yīng)對(duì)策略：**制定詳細(xì)的項(xiàng)目進(jìn)度計(jì)劃，明確各階段任務(wù)分工和時(shí)間節(jié)點(diǎn)；建立有效的項(xiàng)目監(jiān)控機(jī)制，定期召開(kāi)項(xiàng)目會(huì)議，及時(shí)溝通協(xié)調(diào)；加強(qiáng)團(tuán)隊(duì)建設(shè)，增強(qiáng)團(tuán)隊(duì)凝聚力，確保項(xiàng)目按計(jì)劃推進(jìn)。

（4）**應(yīng)用風(fēng)險(xiǎn)：**項(xiàng)目成果可能因技術(shù)成熟度、成本控制、市場(chǎng)需求等因素難以在實(shí)際雷達(dá)系統(tǒng)中的應(yīng)用。

**應(yīng)對(duì)策略：**加強(qiáng)與雷達(dá)裝備研制單位的合作，開(kāi)展應(yīng)用需求分析和技術(shù)路線論證；探索成果的工程化改造路徑，降低應(yīng)用成本；開(kāi)展應(yīng)用前景分析，推動(dòng)成果轉(zhuǎn)化，實(shí)現(xiàn)技術(shù)優(yōu)勢(shì)向作戰(zhàn)效能的轉(zhuǎn)化。

通過(guò)上述風(fēng)險(xiǎn)管理策略的實(shí)施，本項(xiàng)目將有效應(yīng)對(duì)可能面臨的風(fēng)險(xiǎn)，確保項(xiàng)目順利推進(jìn)并取得預(yù)期成果。

十.項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)

本項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)由來(lái)自雷達(dá)信號(hào)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和系統(tǒng)工程領(lǐng)域的資深研究人員和青年骨干組成，團(tuán)隊(duì)成員具有豐富的理論研究經(jīng)驗(yàn)和扎實(shí)的工程實(shí)踐能力，能夠覆蓋項(xiàng)目研究所需的跨學(xué)科技術(shù)領(lǐng)域，具備完成本項(xiàng)目研究目標(biāo)的綜合實(shí)力。團(tuán)隊(duì)成員專(zhuān)業(yè)背景與研究經(jīng)驗(yàn)具體如下：

（1）**項(xiàng)目負(fù)責(zé)人：**張明，教授，博士生導(dǎo)師，國(guó)家雷達(dá)技術(shù)研究院電磁信號(hào)處理研究所所長(zhǎng)。長(zhǎng)期從事認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)處理與智能感知技術(shù)研究，在認(rèn)知雷達(dá)理論、深度學(xué)習(xí)在雷達(dá)領(lǐng)域的應(yīng)用等方面具有深厚的學(xué)術(shù)造詣。曾主持多項(xiàng)國(guó)家級(jí)重點(diǎn)科研項(xiàng)目，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文60余篇，授權(quán)發(fā)明專(zhuān)利20余項(xiàng)。具有豐富的項(xiàng)目管理和團(tuán)隊(duì)領(lǐng)導(dǎo)經(jīng)驗(yàn)，擅長(zhǎng)復(fù)雜電磁環(huán)境下的信號(hào)處理理論與應(yīng)用研究，為本項(xiàng)目提供了核心理論指導(dǎo)和方向把控。

（2）**核心理論組：**由3名具有博士學(xué)位的青年研究員組成，分別專(zhuān)長(zhǎng)于深度學(xué)習(xí)理論及其在雷達(dá)信號(hào)處理中的應(yīng)用、復(fù)雜電磁環(huán)境建模與仿真、非線性信號(hào)處理等方向。團(tuán)隊(duì)成員在國(guó)際頂級(jí)期刊發(fā)表多篇研究論文，在深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)智能表示等領(lǐng)域取得系列創(chuàng)新性成果。負(fù)責(zé)本項(xiàng)目核心理論模型的構(gòu)建、算法設(shè)計(jì)以及理論分析工作，為項(xiàng)目提供堅(jiān)實(shí)的理論支撐。

（3）**算法研發(fā)組：**由4名經(jīng)驗(yàn)豐富的副教授和高級(jí)工程師組成，研究方向涵蓋智能信號(hào)處理算法設(shè)計(jì)、硬件在環(huán)仿真驗(yàn)證、雷達(dá)系統(tǒng)性能分析與優(yōu)化等。團(tuán)隊(duì)成員在認(rèn)知雷達(dá)信號(hào)特征提取、自適應(yīng)干擾抑制、多目標(biāo)協(xié)同感知等關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域積累了豐富的工程實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和系統(tǒng)級(jí)研發(fā)能力。負(fù)責(zé)本項(xiàng)目核心算法的具體實(shí)現(xiàn)、仿真驗(yàn)證與初步優(yōu)化，并承擔(dān)部分硬件平臺(tái)開(kāi)發(fā)任務(wù)。

（4）**系統(tǒng)集成與測(cè)試組：**