杜兰-研究雷达目标识别的花木兰

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1、杜兰:研究雷达目标识别的花木兰杜兰，一位80后温柔淑雅的女子，虽然年纪轻轻，但已从事雷达信号领域最为困难的研究方向之一一雷达目标识别技术十余年。师出名门，花香自苦寒来“早在本科毕业设计时我就已经开始接触了雷达目标识别，这个方向是我的导师保铮教授替我安排的，后来通过一段时间的研究，我逐渐了解到雷达目标识别是一个很小众的科研方向，研究起❷確苣眩❷很长一段时间内，在保老师的团队中没有老师专门去负责。”杜兰说。已至耄年的保铮教授是我国雷达研究领域的学术权威，1991年他当选为中国科学院学部委员。据了解，雷达目标识技术在上世纪80年代就被美国列为国防关键技术之一，这意味着它是

2、关乎一个国家防御能力的重要技术范畴。同时涉及雷达目标识研究的问题，也一直都是学科中难啃的硬骨头。因为雷达目标识别是一个交叉方向，除了传统的雷达系统、信号处理之外，还涉及机器学习和模式识别，要通过回波特性分析目标属性。而对于虚假或伪装目标的识别，人们要确定一个基准的门线，以区别判断真实目标与虚假或伪装目标。“硕博学习期间，我集中研究了高分辨雷达回波特性分析和统计建模。保老师一直很强调物理概念，所以，我们的研究在结合雷达回波特性方面是很有特色的，也发表了多篇高水平的国际论文。”杜兰说。据悉，杜兰的博士学位论文曾获得全国百篇优秀博士论文奖。但获得博士学位仅仅是迈入研究难题

3、领域的第一步，在接下来的研究中，还特别需要具备最新的机器学习和模式识别方面的知识。“出于这个原因，2007年9月，我前往美国杜克大学进行博士后访问学习。我所在的LawrenceCarin教授研究小组在有关统计机器学习方面在国际上很有名气，我在该小组做的是基础的贝叶斯统计机器学习研究。”杜兰介绍说。在杜克大学，学校有一项“SafeRide”的福利，就是学校为了保障学生安全，晩上可以免费送住在附近的学生、博士后回公寓。那时候杜兰经常工作到凌晨一二点，甚至三四点，独自一人叫SafeRide。时间长了,一个白头发、白胡子的司机认识了她，经常在回家的路上和她聊天，问关于中国、

4、关于科研工作的问题，还说到做科研工作非常辛苦的事。回想起这段小插曲，杜兰印象很深刻。国外学习交流进修回国后，历经十多年攻关，杜兰带领研究团队在高分辨雷达回波特性分析的基础上，独创性地提出了高分辨回波统计识别框架，对应了一系列由简单到复杂的基于统计建模的识别方法。这种方法相对于传统识别方法，更适合于雷达目标高分辨回波的特性，在应对噪声、干扰和在线建库方面都更具优势。此外，为了使雷达目标识别技术满足实际应用的需求,杜兰也是最早将贝叶斯统计学习方法应用于雷达目标识别的学者，重点解决了小样本学习和噪声稳健两个关键性的工程应用问题。相关成果不仅在雷达目标识别方面受到关注，在贝

5、叶斯方法理论研究、图像处理、生物信号分析、智能交通管理等其他应用方面的论文中也多次被引用参考。“雷达目标识别不仅仅是理论问题，同时也涉及系统工程问题。”在谈到团队项目获奖情况时杜兰介绍说。“我们在国内首次将目标分类方法应用到了型号雷达系统中，实现了雷达目标识别理论方法的具体应用……”“一个技术理论方法的实用化是一个不断试验、不断改进的长期过程，可能需要很长时间很多人的努力才能实现。在理论研究时，可能环境的设置都比较理想，但是在工程应用中，实际的系统环境、有限的系统资源和时间分配都与实验室环境不同，利用有限的资源来实现目标识别的功能需要不断地去改进和调试，这才是在应用

6、中最大的困难。这个获奖的项目如果从初期的理论算法研究开始算起，前前后后一共经历了大概有15年的时间。”杜兰说。杜兰所在的科研团队完成的雷达目标分类技术项目获得了2015年国家技术发明二等奖，为提升我国现有装备的信息获取能力做岀了突出的贡献。据了解，当时因项目需要，杜兰和研究生在一年内需多次去外省某地处理数据，最长的时候要待近1个月。为了保证学校的教学工作，她只能多次往返西安和外场地，行程最紧的时候一周要往返两趟。学高为师，传承西电学风“谈不上成就，只能说取得了一些进展，这要十分感谢保铮老师的指导和引领。保老师教会我最基本的科研方法，首先是物理概念，其次才是数学算法，

7、还有归纳总结的能力以及做科研的严谨和仔细。”谈到目前已经取得的成果，杜兰十分谦虚地说。杜兰认为，对物理慨念的理解很重要！“博士学习期间,保老师通过实际案例的教导使我明白：数学算法固然重要，但更重要的是物理概念，只有牢牢把握住要解决的物理问题，才能用对、用好数学算法。这也是我们团队一直在延续坚守的一种研究理念。”谈到培养研究生的体会，杜兰表示：“首先要严于律己,以我为表率，高标准，严要求，不断提升自己；其次是对科研能力和严谨科研作风的培养。”“延续着保铮老师对我的教导，我十分重视引导学生从物理层面把握新方法、新概念，不用一味地陷入算法和数学推导。”杜兰也重视对学生