研究雷达目标识别的“花木兰”
——记第十三届“中国青年女科学家奖”获得者杜兰
不久前，全国妇联、中国科协、中国联合国教科文组织全国委员会等宣布，授予10位优秀女性科技工作者第十三届“中国青年女科学家奖”。年轻的80后科学家——西安电子科技大学雷达信号处理重点实验室教授杜兰光荣入选。
杜兰
虽然只是一位“80后”，但杜兰已经在雷达信号领域最为困难的研究方向之一——雷达目标识别技术领域钻研了10余年。
师出名门，花香自苦寒来
杜兰最早接触雷达目标识别是在她进行本科毕业设计时。当时，这个方向是她的导师、中国科学院院士、西安电子科技大学教授保铮安排的。然而通过一段时间的研究，杜兰逐渐发现，雷达目标识别是一个很小众的科研方向，研究起来很难。“在很长一段时间内，在保老师的团队中没有老师专门去负责。”杜兰说。
事实上，早在上世纪80年代，雷达目标识别技术就已经被美国列为国防关键技术之一。作为一项关乎国家防御能力的重要技术范畴，雷达目标识别研究的问题也一直都是学科中的一块难啃的硬骨头难题。
“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。但博士仅仅是迈入研究难题领域的大门，更深层次的研究还需要具备最新的机器学习和模式识别方面的知识。也正是出于这样的原因，2007年9月，杜兰前往美国，在杜克大学进行博士后访问。
在杜克大学，学校为保障学生安全，晚上可以免费送住在附近的学生、博士后回公寓。那时杜兰经常工作到凌晨，甚至到三四点钟，然后独自一人叫车，时间一长，司机都已经认识她了。
国外学习交流进修回国后，历经近10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，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多有被引用参考。
“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在实验室不同，利用有限的资源来实现目标识别的功能就需要不断地去改进和调试，这才是在应用中最大的困难。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年国家技术发明奖二等奖，为提升我国现有装备的信息获取能力作出了突出贡献。
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荒凉某地处理数据，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，一周要往返两趟某地处理外场数据。
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，还有归纳总结的能力以及做科研的严谨和仔细。”谈到自己取得的成果，杜兰如此说。
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。”她说。
杜兰也重视对学生论文的修改，将保铮当年一字一个标点修改自己论文的做法用到了她自己学生的身上，帮助学生形成标准、规范的写作习惯。据悉，她们团队一直有着坚持读文章，定期作工作汇报和讨论组会的传统，以培养学生的归纳总结能力，加强学生之间的交流。
“在我报考研究生选择导师时，对于杜老师如此年轻就取得如此大的成就感到很震撼。然而上了研究生之后感到更加震撼，因为感觉不管我们多早来实验室，杜老师都已经在实验室里开始工作了。”来自该校电子工程学院的研二学生刘彬说。
“我感觉科研工作贵在坚持，学习和研究雷达目标识别问题很难！一些同学、朋友和学生也问过我，女生做科研工作是不是太苦了。对我而言，雷达目标识别这个研究方向很重要，而我们现在还有很多问题没有解决，做得还不够好。所以，因喜欢这个学科，对于难题我不会放弃，有信心攻克它，做出最好的成果。”杜兰说。
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