课题申报书的侧重点

课题申报书的侧重点一、封面内容

项目名称：面向复杂电磁环境下的自适应信号处理关键技术研究

申请人姓名及联系方式：张明，zhangming@

所属单位：国家重点实验室信息感知与处理研究中心

申报日期：2023年11月15日

项目类别：应用基础研究

二．项目摘要

本项目聚焦于复杂电磁环境下的信号处理难题，旨在研发一套具有自主知识产权的自适应信号处理关键技术体系。当前，多源异构信号的干扰、强噪声环境下的信号衰减以及动态频谱资源的有限性，严重制约了信号检测与信息提取的效能。项目以认知雷达信号处理为应用背景，结合深度学习与稀疏表示理论，构建多模态信号融合与智能降噪模型。研究内容包括：1）设计基于稀疏字典学习的信号重构算法，有效分离目标信号与噪声干扰；2）研发动态频谱感知与资源分配策略，提升信号传输的鲁棒性；3）开发基于强化学习的自适应波形优化技术，实现信号与干扰的协同抑制。项目采用仿真实验与实测数据相结合的验证方法，预期形成一套包含信号预处理、特征提取、智能决策的全链条解决方案。成果将显著提升复杂电磁环境下的目标探测概率与信息获取精度，为国防电子对抗和民用频谱资源管理提供核心技术支撑。

三.项目背景与研究意义

在现代信息社会的背景下，电磁频谱已成为国家战略资源和关键基础设施的重要组成部分。随着电子技术的飞速发展和智能化应用的普及，电磁环境日益复杂化，呈现出多源异构信号密集共存、强干扰频发、信号特性动态变化等显著特征。认知雷达、通信系统、电子对抗等应用领域在复杂电磁环境下面临着前所未有的挑战，传统的信号处理方法在应对这些挑战时逐渐暴露出其局限性，因此，研发面向复杂电磁环境下的自适应信号处理关键技术已成为当前信息领域亟待解决的重大科学问题与工程难题。

当前，复杂电磁环境下的信号处理研究主要面临以下几个方面的突出问题。首先，多源异构信号的共存导致了严重的信号干扰问题。在认知雷达系统中，目标信号往往被来自民用通信、军用通信、广播、导航等多类型信号的强干扰所淹没。这些干扰信号具有不同的频谱特征、调制方式和传播路径，使得信号分离与目标检测变得异常困难。传统的干扰抑制方法，如自适应滤波、线性调频脉冲压缩等，在处理非平稳、非高斯、非线性干扰时效果有限，难以满足实时、高效的处理需求。其次，强噪声环境下的信号衰减问题严重影响了信号检测的性能。在远距离探测或低信噪比条件下，目标信号的能量被噪声严重削弱，导致信号的信噪比急剧下降，进而影响目标检测的准确性和可靠性。传统的信号增强方法，如小波变换、神经网络等，在处理强噪声环境下的信号时，容易引入过拟合或伪影，导致信号失真，影响后续处理的效果。再次，动态频谱资源的有限性与日益增长的电磁需求之间的矛盾日益突出。随着物联网、5G、6G等新技术的快速发展，对频谱资源的需求呈指数级增长，而可用的频谱资源却相对有限。如何在有限的频谱资源内实现多用户、多业务的高效共存与协同工作，成为频谱管理领域面临的关键挑战。传统的静态频谱分配方式已经无法满足动态变化的电磁需求，需要发展智能化的动态频谱感知与资源分配技术，以提高频谱利用效率。

为了应对上述挑战，国内外学者在复杂电磁环境下的信号处理领域开展了大量的研究工作，取得了一定的进展。在信号干扰抑制方面，基于自适应滤波的干扰消除技术得到了广泛应用，如最小均方误差（LMS）算法、归一化最小均方误差（NLMS）算法、恒模算法（CMA）等。这些算法能够根据输入信号的统计特性自动调整滤波器系数，实现干扰信号的抑制。然而，这些算法在处理非高斯、非线性干扰时，容易出现收敛速度慢、稳态误差大等问题。在信号增强方面，基于小波变换的信号去噪方法得到了广泛关注，小波变换具有多分辨率分析的特点，能够有效地分离信号与噪声。然而，小波变换在处理非平稳信号时，容易引入边界效应和伪影，影响信号增强的效果。在频谱感知与资源分配方面，基于机器学习的频谱感知技术得到了快速发展，如支持向量机（SVM）、随机森林（RF）等。这些算法能够根据频谱样本的特征，自动识别频谱的占用情况，实现动态频谱接入。然而，这些算法在处理高维、非线性频谱数据时，容易出现过拟合和泛化能力差等问题。总体而言，现有研究在处理复杂电磁环境下的信号处理问题时，仍然存在一些不足，需要进一步深入研究和发展新的理论方法与技术手段。

因此，开展面向复杂电磁环境下的自适应信号处理关键技术研究具有重要的理论意义和现实意义。从理论意义上看，本项目的研究将推动信号处理、机器学习、认知科学等多学科领域的交叉融合，促进新理论、新方法的产生与发展。本项目将尝试将深度学习与稀疏表示理论引入到复杂电磁环境下的信号处理中，构建多模态信号融合与智能降噪模型，探索新的信号处理范式。本项目的研究将为复杂电磁环境下的信号处理提供新的理论框架和方法体系，推动该领域的理论创新与发展。从现实意义上看，本项目的研究成果将显著提升复杂电磁环境下的目标探测概率与信息获取精度，为国防电子对抗和民用频谱资源管理提供核心技术支撑。本项目的研究成果将应用于认知雷达、通信系统、电子对抗等应用领域，提高这些系统的性能和可靠性，保障国家安全和经济社会利益。本项目的研究将促进我国在复杂电磁环境下的信号处理领域的自主创新，提升我国在该领域的国际竞争力，推动我国从电磁大国向电磁强国迈进。具体而言，本项目的研究将带来以下几个方面的社会、经济或学术价值：

首先，本项目的研究将提升我国在复杂电磁环境下的信号处理领域的自主创新能力和核心竞争力。复杂电磁环境下的信号处理是现代信息技术领域的核心关键技术之一，对于保障国家安全和推动经济社会发展具有重要意义。我国在该领域的研究起步相对较晚，与国外先进水平还存在一定差距。本项目的研究将填补我国在该领域的部分空白，提升我国在该领域的自主创新能力和核心竞争力，为我国在复杂电磁环境下的信号处理领域实现从跟跑到并跑再到领跑的跨越式发展贡献力量。

其次，本项目的研究将推动相关产业的发展和升级。本项目的研究成果将应用于认知雷达、通信系统、电子对抗等应用领域，这些领域是国民经济的重要支柱产业。本项目的研究将促进这些产业的转型升级，提高这些产业的的技术含量和附加值，推动我国从制造业大国向制造业强国的转变。本项目的研究还将带动相关产业的发展，如芯片设计、软件开发、系统集成等，形成新的经济增长点，促进我国经济的高质量发展。

再次，本项目的研究将培养一批高水平的科技人才，为我国的信息产业发展提供人才支撑。本项目的研究将吸引一批优秀的科研人员投身于复杂电磁环境下的信号处理领域的研究，培养一批高水平的科技人才。这些科技人才将成为我国信息产业发展的中坚力量，为我国的信息产业发展提供人才支撑。本项目的研究还将促进产学研合作，推动科技成果的转化和应用，为我国的信息产业发展提供智力支持。

最后，本项目的研究将推动相关学科领域的发展和创新。本项目的研究涉及信号处理、机器学习、认知科学等多个学科领域，这些学科领域是现代科学技术的核心组成部分。本项目的研究将推动这些学科领域的交叉融合和创新发展，促进新理论、新方法的产生与发展。本项目的研究将为相关学科领域的发展提供新的思路和方向，推动相关学科领域的理论创新和科技进步。

四.国内外研究现状

面向复杂电磁环境下的自适应信号处理技术，作为信息获取与处理领域的核心环节，一直是国内外学术界和工业界竞相研究的热点。随着电子技术、计算机科学和认知科学的快速发展，该领域的研究取得了显著进展，形成了一系列具有代表性的理论方法和技术体系。总体而言，国内外在该领域的研究主要集中在信号干扰抑制、信号增强、频谱感知与资源分配等方面，并取得了一定的成果。然而，由于复杂电磁环境的动态性、多样性和不确定性，现有研究仍存在一些尚未解决的问题和研究空白，需要进一步深入探索和创新。

在信号干扰抑制方面，国内外学者提出了一系列基于传统信号处理理论的自适应干扰抑制算法。自适应滤波是最为经典和广泛应用的干扰抑制技术之一，其基本原理是通过调整滤波器系数，使滤波器输出信号与干扰信号尽可能正交，从而实现干扰的抑制。LMS算法、NLMS算法、CMA算法等是最为典型的自适应滤波算法。这些算法具有结构简单、实现方便、收敛速度较快等优点，在恒定干扰环境下的干扰抑制效果良好。然而，这些算法在处理非恒定、非高斯、非线性干扰时，容易出现收敛速度慢、稳态误差大、噪声放大等问题。为了解决这些问题，国内外学者提出了一系列改进的自适应滤波算法，如归一化协方差矩阵自适应算法（NLMS-CMA）、变步长自适应滤波算法等。这些改进算法在一定程度上提高了自适应滤波算法的性能，但在复杂电磁环境下，仍然难以满足实时、高效的处理需求。

除了自适应滤波之外，基于信号空间分解的干扰抑制技术也得到了广泛关注。信号空间分解的基本思想是将接收信号分解为多个子空间，每个子空间对应一种信号或干扰分量，然后分别对不同的子空间进行处理，从而实现干扰的抑制。子空间分解方法主要包括主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）等。这些方法在处理线性混合信号时，能够有效地分离信号与干扰。然而，这些方法在处理非线性混合信号时，效果有限，需要结合其他方法进行改进。基于稀疏表示的干扰抑制技术是近年来兴起的一种新型干扰抑制方法。稀疏表示的基本思想是利用信号在某个字典上的表示系数的稀疏性，将干扰信号从接收信号中分离出来。稀疏表示方法主要包括正交匹配追踪（OMP）、迭代阈值算法（LASSO）等。这些方法在处理非线性、非高斯干扰时，能够取得较好的效果。然而，稀疏表示方法的计算复杂度较高，难以满足实时处理的需求。

在信号增强方面，国内外学者提出了一系列基于传统信号处理理论和小波变换的信号增强算法。小波变换具有多分辨率分析的特点，能够有效地分离信号与噪声。基于小波变换的信号增强方法主要包括小波阈值去噪、小波变换域滤波等。这些方法在处理平稳噪声环境下的信号增强时，能够取得较好的效果。然而，小波变换在处理非平稳噪声时，容易引入边界效应和伪影，影响信号增强的效果。基于神经网络理论的信号增强方法也是近年来兴起的一种新型信号增强方法。神经网络具有强大的非线性映射能力，能够有效地学习信号与噪声之间的复杂关系。基于神经网络的信号增强方法主要包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。这些方法在处理强噪声环境下的信号增强时，能够取得较好的效果。然而，神经网络的训练过程复杂，需要大量的训练数据，且泛化能力有限。

在频谱感知与资源分配方面，国内外学者提出了一系列基于机器学习的频谱感知算法。频谱感知的基本思想是利用接收信号的特征，判断频谱的占用情况。基于机器学习的频谱感知算法主要包括SVM、RF等。这些算法能够根据频谱样本的特征，自动识别频谱的占用情况，实现动态频谱接入。然而，这些算法在处理高维、非线性频谱数据时，容易出现过拟合和泛化能力差等问题。基于博弈论的资源分配算法是近年来兴起的一种新型资源分配方法。博弈论的基本思想是利用博弈论的理论和方法，研究多用户、多业务在共享资源时的最优分配策略。基于博弈论的资源分配算法能够有效地解决频谱资源分配中的公平性与效率之间的矛盾。然而，博弈论算法的计算复杂度较高，难以满足实时处理的需求。

综上所述，国内外在复杂电磁环境下的信号处理领域的研究取得了一定的进展，形成了一系列具有代表性的理论方法和技术体系。然而，由于复杂电磁环境的动态性、多样性和不确定性，现有研究仍存在一些尚未解决的问题和研究空白。具体而言，以下几个方面是当前研究的热点和难点，也是本项目拟重点突破的方向：

首先，现有研究大多针对单一类型的干扰或噪声，而实际复杂电磁环境中的干扰和噪声往往是多种多样的，具有时变、空变、频变等特点。如何有效地处理多种干扰和噪声的复合影响，是当前研究面临的一个重大挑战。现有研究大多基于统计模型或特征模型，而实际电磁环境中的干扰和噪声往往具有复杂的非线性特性，难以用简单的统计模型或特征模型进行描述。如何发展能够处理非线性干扰和噪声的信号处理方法，是当前研究面临的一个难题。

其次，现有研究大多采用离线训练或基于静态模型的方法，而实际电磁环境是动态变化的，干扰和噪声的特性也会随着时间和空间的变化而变化。如何发展能够适应动态变化的信号处理方法，是当前研究面临的一个挑战。现有研究大多关注信号处理算法的精度和鲁棒性，而较少关注算法的计算复杂度和实时性。在实际应用中，信号处理算法需要满足实时处理的需求，即算法的运算时间需要满足实际应用的要求。如何发展计算复杂度低、实时性高的信号处理算法，是当前研究面临的一个难题。

再次，现有研究大多关注信号处理算法本身，而较少关注信号处理算法与硬件平台的协同设计。在实际应用中，信号处理算法需要在不同硬件平台上实现，不同的硬件平台具有不同的计算能力和资源限制。如何发展能够适应不同硬件平台的信号处理算法，是当前研究面临的一个挑战。现有研究大多基于单一学科的理论和方法，而复杂电磁环境下的信号处理是一个涉及多个学科领域的交叉学科问题。如何发展能够融合多学科理论方法的信号处理技术，是当前研究面临的一个难题。

最后，现有研究大多基于理论分析或仿真实验，而较少基于实际应用进行验证。在实际应用中，信号处理算法需要满足实际应用的需求，即算法的性能需要满足实际应用的要求。如何发展能够满足实际应用需求的信号处理技术，是当前研究面临的一个挑战。总之，复杂电磁环境下的信号处理是一个涉及多个学科领域的交叉学科问题，需要多学科的交叉融合和协同创新。本项目将针对上述问题，开展深入的研究，推动复杂电磁环境下的信号处理技术的理论创新和工程应用，为我国的信息产业发展和国防建设做出贡献。

五.研究目标与内容

本项目旨在面向复杂电磁环境下的信号处理难题，研发一套具有自主知识产权的自适应信号处理关键技术体系，以显著提升信号在强干扰、强噪声环境下的检测概率与信息提取精度。为实现此总体目标，项目设定以下具体研究目标：

1.构建复杂电磁环境信号特性分析与建模方法。深入研究多源异构信号在复杂电磁环境下的传播特性、干扰模式及噪声统计特性，建立能够准确描述目标信号与干扰噪声相互作用的数学模型，为后续自适应信号处理算法的设计提供理论基础。

2.研发基于深度学习的信号干扰自适应抑制算法。针对复杂电磁环境中的非高斯、非平稳、非线性多干扰问题，设计基于深度神经网络（如卷积神经网络、循环神经网络等）的信号干扰自适应抑制算法，实现干扰信号的精确分离与抑制，同时最大限度地保留目标信号信息。

3.开发基于稀疏表示与字典学习的信号增强技术。研究适用于复杂电磁环境下的自适应稀疏字典学习算法，构建能够有效表征目标信号与干扰噪声的字典库，并设计基于稀疏表示的信号重构与增强算法，提高强噪声环境下的信号信噪比和目标可辨识度。

4.设计动态频谱感知与智能资源分配策略。研究基于机器学习或认知无线电理论的动态频谱感知方法，实现对复杂电磁环境中频谱占用情况的实时、准确感知，并在此基础上设计智能化的频谱资源分配与功率控制策略，提高频谱利用效率和系统整体性能。

5.建立面向复杂电磁环境的信号处理性能评估体系。构建能够模拟真实复杂电磁环境的仿真平台和实测验证环境，建立一套科学、全面的信号处理性能评估指标体系，对所研发的关键技术进行量化评估，验证其有效性、鲁棒性和实时性。

围绕上述研究目标，本项目将开展以下详细研究内容：

1.**复杂电磁环境信号特性分析与建模研究**

***具体研究问题：**如何准确刻画多源异构信号（如通信信号、雷达信号、导航信号等）在复杂电磁环境下的时频分布特性、传播损耗特性、多径效应特性以及各种类型干扰（如窄带干扰、宽带干扰、脉冲干扰等）和噪声（如白噪声、色噪声等）的统计特性与时空分布特性？

***研究假设：**通过构建多维特征空间模型和概率密度函数模型，能够有效表征复杂电磁环境中信号与干扰噪声的复杂相互作用关系。利用机器学习方法对环境数据进行深度挖掘，可以揭示环境变化的规律性。

***研究内容：**收集和分析仿真数据与实测数据，提取信号与干扰噪声的多维特征（如时域、频域、时频域特征）；建立信号传播模型、干扰模型和噪声模型；研究环境特性的时空变化规律及其对信号处理性能的影响；构建能够动态更新的复杂电磁环境数据库。

2.**基于深度学习的信号干扰自适应抑制算法研究**

***具体研究问题：**如何利用深度学习强大的非线性拟合能力和特征学习能力，设计能够自适应适应复杂电磁环境变化、有效抑制多种类型干扰并抑制噪声的自适应信号干扰抑制算法？

***研究假设：**设计具有注意力机制、特征融合等结构的深度神经网络，能够学习到复杂电磁环境下的干扰模式与信号模式的差异，实现干扰的精准分离与抑制。基于在线学习或增量学习的深度学习模型，能够自适应适应环境变化。

***研究内容：**研究适用于干扰抑制的深度网络结构设计，如卷积神经网络（CNN）用于提取局部特征，循环神经网络（RNN）或长短期记忆网络（LSTM）用于处理时序信息，以及注意力机制用于增强信号相关特征、抑制干扰相关特征；研究基于深度学习的信号分离模型，如深度信噪比估计（DSNE）及其变种；研究深度学习模型的自适应学习方法，如在线学习、增量学习等，使其能够适应动态变化的干扰环境；研究模型训练中的数据增强技术，以提升模型的泛化能力。

3.**基于稀疏表示与字典学习的信号增强技术研究**

***具体研究问题：**如何构建适用于复杂电磁环境下的自适应稀疏字典，并设计高效的信号稀疏表示与重构算法，以在强噪声干扰下有效恢复和增强目标信号？

***研究假设：**针对复杂电磁环境下的信号与干扰特性，通过结合深度学习或其他特征选择方法，能够构建能够更好表征信号与干扰的稀疏字典；基于正则化优化的稀疏表示重构算法，能够在强噪声下有效抑制干扰并恢复目标信号。

***研究内容：**研究自适应稀疏字典学习算法，如基于深度学习的字典学习、基于核方法的字典学习等，使字典能够根据输入信号的特性进行动态更新；研究信号稀疏表示算法，如正交匹配追踪（OMP）、迭代阈值算法（LASSO）及其加速算法；研究基于稀疏表示的信号增强框架，将稀疏表示与干扰抑制、噪声降低等技术相结合；研究稀疏表示重构算法的优化，以提升信号恢复质量。

4.**动态频谱感知与智能资源分配策略研究**

***具体研究问题：**如何设计高效、准确的动态频谱感知方法，并在此基础上研究智能化的频谱资源分配与功率控制策略，以在复杂电磁环境中实现频谱资源的优化利用？

***研究假设：**结合多传感器信息融合和机器学习技术，能够提高频谱感知的准确性和鲁棒性；基于博弈论或优化理论设计的智能资源分配策略，能够在满足系统性能约束的同时，最大化频谱利用效率或系统总throughput。

***研究内容：**研究基于特征检测、协方差矩阵分析、循环平稳特征分析等的动态频谱感知方法；研究基于贝叶斯推理、粒子滤波、深度学习等的频谱感知信息融合技术；研究基于博弈论（如拍卖机制、纳什均衡）或优化理论（如凸优化、强化学习）的频谱资源分配算法，如动态频谱接入、功率控制、信道选择等；研究频谱感知与资源分配的协同机制，实现两者的高效协同工作。

5.**面向复杂电磁环境的信号处理性能评估体系研究**

***具体研究问题：**如何构建能够真实模拟复杂电磁环境，并对所研发的关键技术进行客观、全面的性能评估的体系？

***研究假设：**通过构建包含信号模型、干扰模型、噪声模型和环境动态模型的高保真度仿真平台，能够有效模拟真实复杂电磁环境；建立包含检测概率、虚警概率、信噪比改善、频谱利用率等指标的全面性能评估体系，能够客观评价所研发技术的性能。

***研究内容：**构建复杂电磁环境仿真平台，集成信号生成、干扰注入、噪声叠加、信道模型等功能模块；开发基于实测数据的信号处理算法性能评估流程；建立性能评估指标体系，包括但不限于：在特定复杂电磁环境下的目标检测概率、虚警概率、信噪比改善、干扰抑制比、计算复杂度、实时性等；设计算法在不同场景下的对比评估实验，验证算法的有效性和鲁棒性。

六.研究方法与技术路线

为实现项目设定的研究目标，并完成详细的研究内容，本项目将采用一系列系统化、科学化的研究方法，并遵循清晰的技术路线进行研究。具体方法与技术路线如下：

1.**研究方法**

***理论分析与方法研究：**针对复杂电磁环境信号特性分析与建模、干扰抑制机理、信号增强原理、频谱感知理论、资源分配策略等基础理论问题，开展深入的理论分析。运用信号与系统、随机过程、信息论、机器学习、深度学习、优化理论等相关理论，研究并提出新的信号处理模型、算法和策略。分析算法的收敛性、稳定性、复杂度等理论性质，为算法设计和性能评估提供理论支撑。

***深度学习模型构建与训练：**针对信号干扰自适应抑制和信号增强等任务，采用卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、Transformer及其变种等深度学习模型。利用收集到的复杂电磁环境仿真数据和实测数据，对模型进行设计、构建、训练和优化。研究模型结构优化、参数初始化、激活函数选择、损失函数设计、正则化方法等，提升模型的性能和泛化能力。探索迁移学习、领域自适应等方法，提高模型在不同电磁环境下的适应性。

***稀疏表示与字典学习算法研究：**研究基于优化理论（如L1正则化、凸优化）和机器学习（如K-SVD、深度学习引导的字典学习）的稀疏表示算法。研究自适应字典学习算法，使字典能够根据输入信号的特性进行动态更新，以更好地表征复杂电磁环境下的信号与干扰。研究高效的信号重构算法，如正交匹配追踪（OMP）、迭代阈值算法（LASSO）等，并针对复杂电磁环境进行改进。

***频谱感知与资源分配算法设计：**针对动态频谱感知，研究基于特征检测、统计推断、机器学习（如SVM、RF、深度学习）的感知方法。研究基于多传感器信息融合的感知技术，提高感知的准确性和鲁棒性。针对资源分配，研究基于博弈论（如拍卖机制、联盟博弈、纳什均衡）、优化理论（如线性规划、整数规划、凸优化）和强化学习的方法，设计频谱接入、功率控制、信道分配等策略。研究多种策略的协同机制。

***仿真实验与性能评估：**构建高保真度的复杂电磁环境仿真平台，能够模拟多径效应、衰落、多源异构信号干扰、动态噪声等特性。设计一系列仿真实验，对所提出的各种信号处理算法、干扰抑制算法、信号增强算法、频谱感知算法和资源分配算法进行性能评估。评估指标包括但不限于：检测概率（Pd）、虚警概率（Pfa）、信噪比改善（SNRI）、干扰抑制比（SIR）、频谱利用率、计算复杂度、收敛速度等。通过仿真实验，分析算法在不同电磁环境、不同参数设置下的性能表现。

***实测数据验证：**在条件允许的情况下，利用实际的复杂电磁环境数据进行算法验证。通过外场试验或室内实验获取实测数据，对仿真验证的算法进行进一步检验，评估算法在实际环境中的有效性和鲁棒性。分析实测数据与仿真模型的差异，并对模型和算法进行修正和优化。

***数据分析方法：**对仿真数据和实测数据采用统计分析、信号处理分析、机器学习分析等方法进行处理和分析。利用统计分析方法评估算法性能的统计显著性。利用信号处理分析方法分析信号特征、干扰特性。利用机器学习分析方法挖掘数据中的潜在规律，用于模型优化和性能提升。

2.**技术路线**

本项目的研究将遵循以下技术路线，分阶段、有步骤地推进：

***第一阶段：理论分析与环境建模（第1-6个月）**

***关键步骤1：**深入调研国内外复杂电磁环境信号处理研究现状，明确本项目的研究重点和难点。

***关键步骤2：**收集和分析仿真数据与初步实测数据，研究复杂电磁环境中的信号与干扰特性。

***关键步骤3：**建立信号传播模型、干扰模型和噪声模型，构建复杂电磁环境基础数据库。

***关键步骤4：**开展理论分析，为后续算法设计奠定理论基础。

***第二阶段：核心算法研发（第7-24个月）**

***关键步骤5：**研发基于深度学习的信号干扰自适应抑制算法，包括网络结构设计、训练方法优化等。

***关键步骤6：**研发基于稀疏表示与字典学习的信号增强技术，包括自适应字典学习、稀疏表示与重构算法等。

***关键步骤7：**研发动态频谱感知方法，包括基于机器学习的感知算法、多传感器融合技术等。

***关键步骤8：**研发智能资源分配策略，包括基于博弈论或优化的频谱接入、功率控制算法等。

***第三阶段：系统集成与仿真验证（第25-36个月）**

***关键步骤9：**构建复杂电磁环境仿真平台，集成各类模型和算法。

***关键步骤10：**设计全面的仿真实验方案，对所研发的核心算法进行性能评估。

***关键步骤11：**分析仿真实验结果，评估算法的有效性、鲁棒性和实时性，并进行算法优化。

***关键步骤12：**（可选）利用实测数据进行算法验证，对比仿真结果与实际表现。

***第四阶段：成果总结与凝练（第37-42个月）**

***关键步骤13：**整理项目研究成果，撰写研究报告和学术论文。

***关键步骤14：**对项目进行总结，提炼关键技术，形成技术文档。

***关键步骤15：**凝练项目核心成果，为后续应用推广奠定基础。

在整个研究过程中，将采用迭代式研发模式，即在每个阶段结束后进行总结评估，根据评估结果对后续研究内容和方法进行调整和优化，确保项目研究沿着正确的方向推进，并最终实现项目预期目标。

七．创新点

本项目面向复杂电磁环境下的信号处理难题，在理论、方法和应用层面均拟提出一系列创新性研究成果，旨在突破现有技术的瓶颈，提升信号在极端环境下的信息获取能力。具体创新点如下：

1.**理论层面的创新：构建融合物理模型与深度学习的混合信号处理框架**

现有研究或侧重于基于统计模型的传统信号处理方法，难以有效处理复杂、非线性的电磁环境；或侧重于纯粹的深度学习方法，缺乏对信号物理特性的有效利用。本项目创新性地提出构建融合物理模型与深度学习的混合信号处理框架。一方面，深入研究复杂电磁环境中信号传播、干扰形成和噪声特性的物理机理，建立能够准确描述信号与干扰相互作用的物理模型，为深度学习模型提供更具指导性的输入和更坚实的理论依据。另一方面，将深度学习强大的非线性特征学习和自适应学习能力引入到信号处理流程中，特别是针对传统方法难以处理的非高斯、非平稳、非线性干扰和强噪声场景，设计基于深度学习的信号干扰抑制、信号增强和频谱感知模型。这种混合框架旨在结合物理模型的解释性和深度学习模型的学习性，实现对复杂电磁环境信号更精确、更鲁棒的处理，突破传统统计模型在描述复杂非线性关系上的局限性，也为深度学习在信号处理中的应用提供了新的理论视角和实现途径。

2.**方法层面的创新：研发面向动态复杂电磁环境的自适应深度学习信号处理算法**

现有基于深度学习的信号处理算法大多假设环境相对静态或在训练数据覆盖的范围内，对于复杂电磁环境中的快速时变特性（如干扰源快速移动、频谱状态快速变化）适应性不足。本项目将重点研发能够在线学习、自适应适应动态复杂电磁环境的新型深度学习信号处理算法。在干扰抑制方面，设计具有在线更新能力的深度神经网络，能够根据实时接收到的信号样本，动态调整网络参数，实现对时变干扰模式的精准跟踪与抑制。在信号增强方面，研究基于在线字典学习和稀疏表示的信号增强算法，使字典和表示系数能够根据信号环境的变化进行自适应调整。在频谱感知方面，开发基于强化学习或在线贝叶斯的频谱感知与接入策略，使系统能够根据实时环境反馈，动态优化感知决策和资源分配行为。这些自适应方法旨在克服现有深度学习算法对环境变化敏感性低的缺点，提升系统在动态复杂电磁环境下的生存能力和处理效能。

3.**方法层面的创新：探索基于物理信息神经网络（PINN）的信号处理模型**

深度学习模型通常被视为“黑箱”，其内部决策机制缺乏可解释性，且难以保证满足严格的物理约束（如能量守恒、因果性等）。在信号处理领域，许多物理过程都遵循特定的物理定律。本项目将探索将物理信息神经网络（Physics-InformedNeuralNetworks,PINN）的理念引入到复杂电磁环境下的信号处理中。通过将描述信号物理特性的偏微分方程（PDEs）或守恒律作为损失函数的一部分加入到深度学习模型的训练过程中，使得学习到的模型不仅能够拟合数据，还必须满足物理上的合理性。例如，在信号干扰抑制中，可以加入能量守恒约束；在信号传播模型中，可以加入波动方程约束。这种方法的创新性在于，它试图赋予深度学习模型物理先验知识，提高模型的泛化能力、鲁棒性和可解释性，使其在处理复杂电磁环境信号时更加符合物理实际，避免出现违反物理定律的输出。

4.**方法层面的创新：研究基于图神经网络的信号时空协同处理方法**

复杂电磁环境中的信号干扰往往具有时空相关性，即干扰的特性不仅随时间变化，还可能在不同空间位置上存在关联。现有信号处理方法大多基于单一线性或非线性模型，难以有效刻画这种复杂的时空依赖关系。本项目将研究基于图神经网络（GraphNeuralNetworks,GNNs）的信号时空协同处理方法。通过构建信号与干扰的时空关联图，将时间序列数据和空间位置信息融合到图结构中，利用GNNs强大的图结构表示学习能力，同时学习信号、干扰在不同时间和空间上的演化模式和相互影响。例如，可以构建一个动态图GNN，节点代表不同空间位置的接收节点或干扰源，边代表节点间的时空依赖关系，从而实现对复杂时空相关干扰的精确建模和抑制，或者实现对时空分布信号的有效增强和感知。这种方法的创新性在于，它提供了一种新的处理信号时空相关性的框架，能够更全面地捕捉复杂电磁环境的特性，提升信号处理的性能。

5.**应用层面的创新：面向认知雷达与智能频谱共享的集成化解决方案**

本项目的研究成果不仅具有理论价值，更具有显著的应用价值。项目将研发的技术体系并非孤立存在，而是旨在构建一个面向认知雷达与智能频谱共享的集成化解决方案。将自适应干扰抑制、信号增强、动态频谱感知和智能资源分配等技术进行有效整合，形成一套完整的系统级技术方案。该方案能够支持认知雷达在复杂电磁环境下的智能探测与目标识别，同时支持多种用户在共享频谱资源时的公平、高效、动态接入与协作。这种集成化解决方案的创新性在于，它突破了单一技术在复杂电磁环境下的性能瓶颈，实现了多种关键技术的协同增效，为下一代智能通信系统和认知雷达系统提供了核心的技术支撑，具有重要的军事和民用应用前景，能够显著提升国家在复杂电磁环境下的信息获取与利用能力，促进相关产业的发展和升级。

八．预期成果

本项目旨在攻克复杂电磁环境下的信号处理关键难题，通过系统深入的研究，预期在理论、方法、技术及应用等多个层面取得一系列创新性成果，具体包括：

1.**理论成果**

***复杂电磁环境信号特性表征理论：**建立一套完善的复杂电磁环境信号、干扰和噪声的数学建模理论体系。提出能够准确描述多源异构信号在时频域分布、传播损耗、多径效应以及各类干扰（窄带、宽带、脉冲等）和噪声（白噪声、色噪声、干扰噪声等）统计特性与时空演变规律的理论模型。深化对信号与干扰相互作用机理的理解，为后续算法设计提供坚实的理论基础和分析框架。

***深度学习信号处理理论基础：**深入研究深度学习模型在复杂电磁环境信号处理中的优化理论、泛化机理和鲁棒性特性。发展适用于信号处理任务的深度网络结构设计原则、训练算法（如在线学习、迁移学习、领域自适应）和正则化方法。探索物理约束（如能量守恒、因果性）在深度学习模型训练中的应用机制，为构建更符合物理实际、更鲁棒的深度学习信号处理系统提供理论指导。

***混合信号处理框架理论：**提出物理模型与深度学习模型融合的有效理论与方法。阐明不同类型物理模型（如传播模型、干扰模型）与深度学习模型（如特征提取器、决策器）在混合框架中的协同作用机制。建立评估混合模型性能的理论基准和分析方法，为混合信号处理技术的发展提供理论支撑。

2.**方法与技术创新**

***自适应深度学习干扰抑制算法：**研发一系列基于深度学习的、能够自适应适应动态复杂电磁环境的信号干扰抑制新算法。这些算法应具备在线学习、快速收敛和强鲁棒性特点，能够有效抑制非高斯、非平稳、非线性、时变的多重干扰，并具备较低的计算复杂度，满足实时处理需求。

***基于稀疏表示与深度学习的信号增强技术：**提出一种结合自适应稀疏字典学习和深度学习重构的信号增强新方法。该方法能够构建更优的稀疏表示模型，有效分离强噪声和干扰，实现信号在保持高保真度的前提下进行有效增强，特别是在低信噪比条件下展现出优异的性能。

***动态频谱感知与智能资源分配策略：**研发基于机器学习、深度学习或强化学习的动态频谱感知新方法，提高感知精度和鲁棒性。设计能够实现频谱接入、功率控制、信道分配等协同优化的智能化资源分配策略，有效提升频谱利用效率和系统性能。探索基于博弈论的多用户智能频谱共享机制。

***混合信号处理算法库：**基于项目研发的核心算法，构建一个面向复杂电磁环境的混合信号处理算法库。该库将包含多种干扰抑制、信号增强、频谱感知和资源分配算法，并提供模块化、可配置的接口，方便用户根据具体应用场景选择和调用。

3.**技术原型与系统验证**

***复杂电磁环境仿真平台：**开发一个高保真度的复杂电磁环境仿真平台。该平台能够模拟多径效应、衰落、各种类型信号（通信、雷达、导航等）的干扰、动态噪声、频谱资源管理等复杂电磁环境因素，为算法的仿真验证提供可靠的环境。

***算法性能评估体系：**建立一套科学、全面的性能评估指标体系和测试方法。通过仿真实验和（若条件允许的）实测验证，对所研发的核心算法进行定量评估，包括检测概率、虚警概率、信噪比改善、干扰抑制比、频谱利用率、计算复杂度、实时性等关键指标，验证算法的有效性、鲁棒性和实用性。

***（可选）关键技术原型验证系统：**在关键算法验证基础上，研制一个面向特定应用场景（如认知雷达或智能通信）的关键技术原型验证系统。该系统将集成部分核心算法，并在模拟或真实的复杂电磁环境中进行测试，验证系统的整体性能和实用价值。

4.**应用价值与推广前景**

***提升国防信息获取能力：**项目成果将显著提升认知雷达、电子侦察等系统在复杂电磁环境下的探测、识别和跟踪能力，增强我军在电磁频谱领域的作战优势，对于维护国家安全具有重要的战略意义。

***促进智能通信系统发展：**项目研发的动态频谱感知与智能资源分配技术，将为下一代移动通信（如5G/6G）、物联网、无人机通信等提供关键技术支撑，有效缓解频谱资源紧张问题，提升无线通信系统的容量和效率。

***推动频谱管理技术创新：**项目成果将为智能频谱管理提供理论依据和技术手段，有助于实现频谱资源的精细化、动态化、智能化配置，提高国家频谱资源利用水平。

***培育相关产业与人才：**本项目的研究将促进信号处理、人工智能、通信工程等相关产业的发展，催生新的技术应用和商业模式。同时，项目执行也将培养一批掌握复杂电磁环境信号处理前沿技术的复合型高层次人才，为我国在该领域的持续创新提供人才储备。

***学术贡献与知识传播：**项目预期发表高水平学术论文、申请发明专利，积极参加国内外学术会议，与国内外同行进行交流合作，提升我国在复杂电磁环境信号处理领域的学术影响力。通过研究报告、技术文档等形式，推广项目研究成果，为相关领域的研究和应用提供参考。

九.项目实施计划

为确保项目研究目标的顺利实现，本项目将按照科学、系统、规范的原则，制定详细的项目实施计划，明确各阶段的研究任务、时间安排和预期成果，并建立相应的风险管理机制。

1.**项目时间规划**

项目总周期为42个月，共分为四个阶段，具体规划如下：

***第一阶段：理论分析与环境建模（第1-6个月）**

***任务分配：**组建项目团队，明确分工；深入开展国内外文献调研，梳理技术现状与趋势；收集并初步分析复杂电磁环境仿真数据与实测数据；建立信号传播、干扰和噪声的初步数学模型；完成项目总体技术方案设计。

***进度安排：**第1-2个月：团队组建与任务分解，文献调研与现状分析；第3-4个月：数据收集与初步分析，物理模型初步构建；第5-6个月：完成技术方案设计，提交阶段性报告。

***预期成果：**形成详细的文献综述报告；建立初步的复杂电磁环境数学模型；完成项目总体技术方案报告。

***第二阶段：核心算法研发（第7-24个月）**

***任务分配：**分别承担团队，并行开展以下研究：研发基于深度学习的信号干扰自适应抑制算法（包括网络结构设计、训练优化等）；研发基于稀疏表示与字典学习的信号增强技术（包括自适应字典学习、稀疏表示与重构算法等）；研发动态频谱感知方法（包括基于机器学习的感知算法、多传感器融合技术等）；研发智能资源分配策略（包括基于博弈论或优化的频谱接入、功率控制算法等）。定期组织技术研讨，协调各算法研发进度。

***进度安排：**第7-12个月：完成深度学习干扰抑制算法的理论设计，初步实现原型；完成稀疏表示增强技术的理论设计，初步实现原型；第13-18个月：完成动态频谱感知算法的理论设计，初步实现原型；完成智能资源分配策略的理论设计，初步实现原型；第19-24个月：对各算法进行集成与优化，完成核心算法的初步研发，提交阶段性报告。

***预期成果：**分别形成基于深度学习的干扰抑制算法、稀疏表示增强算法、动态频谱感知算法和智能资源分配策略的技术报告和算法原型代码；完成核心算法研发的阶段性成果报告。

***第三阶段：系统集成与仿真验证（第25-36个月）**

***任务分配：**构建复杂电磁环境仿真平台，集成各类模型和算法；设计全面的仿真实验方案，覆盖不同电磁环境场景和性能指标；执行仿真实验，对所研发的核心算法进行性能评估；分析仿真结果，进行算法优化与改进；撰写中期总结报告。

***进度安排：**第25-28个月：完成复杂电磁环境仿真平台构建与测试；第29-32个月：设计并执行仿真实验，收集性能数据；第33-36个月：分析实验结果，完成算法优化，提交中期总结报告。

***预期成果：**建成高保真度的复杂电磁环境仿真平台；形成全面的仿真实验方案与测试报告；完成核心算法的性能评估与优化；提交项目中期总结报告。

***第四阶段：成果总结与凝练（第37-42个月）**

***任务分配：**整理项目全部研究文档，包括技术报告、算法代码、实验数据等；撰写项目总报告和系列学术论文；申请发明专利；组织项目成果汇报与交流；凝练技术成果，形成技术文档，准备项目结题。

***进度安排：**第37-40个月：完成项目总报告和系列学术论文的撰写与修改；完成发明专利的申请材料准备；第41-42个月：进行项目成果汇报，完成技术文档整理，提交结题材料。

***预期成果：**提交项目总报告；发表高水平学术论文3篇以上；申请发明专利2项以上；形成一套完整的、可复用的复杂电磁环境信号处理技术方案；形成技术文档和算法库，为后续应用推广奠定基础；完成项目结题。

2.**风险管理策略**

项目实施过程中可能面临以下风险，我们将采取相应的管理措施：

***技术风险：**深度学习模型训练难度大、收敛性不稳定、泛化能力不足等。**应对策略：**加强理论预研，选择成熟稳定的深度学习框架和优化算法；采用大量多样化数据进行训练，提升模型鲁棒性；引入正则化技术抑制过拟合；建立模型评估与迭代优化机制，及时调整模型结构和训练策略。

**数据风险：**实测数据获取困难、数据质量不高、数据量不足等。**应对策略：**制定详细的数据获取计划，与相关单位协商合作，确保数据来源的稳定性和合规性；建立严格的数据质量控制流程，对原始数据进行清洗、标注和增强；利用生成式模型技术合成高质量模拟数据，补充实测数据不足；构建数据安全保障机制，确保数据安全。

**进度风险：**关键技术突破难度大、研发周期延长、任务分配不合理等。**应对策略：**制定详细的技术路线图，明确各阶段关键节点；建立动态进度监控机制，定期评估进展，及时调整计划；采用并行工程方法，同时开展多个子任务的研发；加强团队沟通与协作，优化任务分配。

**知识产权风险：**核心技术泄露、专利布局不当等。**应对策略：**建立严格的保密制度，对核心算法进行代码加密和访问控制；及时进行专利检索与布局，形成技术壁垒；签订保密协议，明确团队成员的保密责任。

**资源风险：**经费使用不当、设备故障等。**应对策略：**制定详细的经费使用计划，确保资源合理配置；建立严格的财务管理制度，定期进行预算执行情况分析；提前做好设备维护与备份，制定应急预案。

通过上述风险管理策略，确保项目研究按计划推进，有效应对可能出现的风险，保障项目目标的顺利实现。

十.项目团队

本项目团队由来自国内顶尖高校和科研院所的资深专家学者和具有丰富工程实践经验的科研人员组成，团队成员在复杂电磁环境信号处理领域具有深厚的学术造诣和扎实的技术积累，能够为项目的顺利实施提供强有力的人才保障。团队成员专业背景涵盖信号与信息处理、通信工程、机器学习、认知科学等多个学科领域，能够满足项目研究所需的多学科交叉融合的技术需求。

1.**团队成员的专业背景与研究经验**

***项目负责人张明：**信号处理领域资深教授，博士生导师，国家杰出青年科学基金获得者。长期从事复杂电磁环境下的信号处理技术研究，在自适应滤波、稀疏表示、深度学习信号处理等方面取得了系列创新性成果，发表高水平学术论文80余篇，其中IEEETransactions系列期刊论文20余篇，授权发明专利15项。曾主持国家自然科学基金重点项目和863计划项目各1项，研究成果应用于某型认知雷达系统，性能指标达到国际先进水平。

***核心成员李红：**通信与信息系统领域研究员，IEEEFellow。研究方向包括动态频谱感知、资源分配理论及其在5G/6G通信系统中的应用。在频谱感知理论、信道建模、智能资源分配算法设计等方面具有丰富的研究经验，主持完成多项国家级和省部级科研项目，发表高水平学术论文50余篇，出版专著2部，申请发明专利10项。曾获国家科技进步二等奖1项。

***核心成员王强：**机器学习与认知雷达信号处理领域副教授，IEEE会员。主要研究方向包括深度学习在信号处理中的应用、认知雷达信号检测与特征提取、自适应波形设计等。在深度神经网络结构设计、训练算法优化、信号处理与机器学习交叉领域取得了系列创新性成果，发表IEEETransactionsonSignalProcessing等顶级期刊论文10余篇，申请发明专利8项。曾获得中国电子学会青年科技奖。

***核心成员赵磊：**电磁场与微波技术领域高级工程师，拥有20年电磁环境测试与信号处理工程实践经验。精通复杂电磁环境仿真平台开发、实测数据处理与分析技术，在信号干扰抑制、噪声消除、弱信号检测等方面积累了丰富的工程经验，参与完成多个国防重点工程项目的研发与测试工作，发表工程应用论文20余篇。

***青年骨干刘洋：**信号处理与