“独创”、“最早”、“发明人”……2015年度教育部，入选者杜兰正在“雷达目标识别”领域的研究中稳步前进着。

如约来到采访地点，杜老师正坐在沙发上认真的修改自己准备的采访内容，见到我们，杜老师非常热情的给我们递水、挪座位。身着素雅蓝色连衣裙的她说话柔声细语，举止谦逊，让人倍感亲切。

谁也不会想到，这样一位80后温柔舒雅的女子，正在从事着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，并且一做就是10余年。

做事认真 善于学习

“早在本科毕业设计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安排我去做的，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，研究起来很难，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，在当时，雷达目标识别虽然很难，但却是非常重要的技术，也受到美国等发达国家的高度重视，80年代就被美国列为国防关键技术。

在DARPA（美国国防高级研究计划局）1997年提交给国防部的一份报告中，认为“雷达目标识别技术是一项具有极高应用价值的技术，需要长期重点研究”，他们也用“to-hard-to-do”来形容雷达目标识别研究，所以说这确实是很有挑战的研究方向。说它难，是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，还涉及到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，我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。我的博士学位论文也获得了全国百篇优秀博士论文奖。”杜兰说，虽然博士期间取得了一些成绩，但是，博士快毕业时更多的却是危机感和瓶颈感。我们在雷达信号处理方面的研究是有优势的，但在机器学习和模式识别方面还有很大欠缺，要想让雷达目标识别研究更进一步，在结合雷达回波特性的基础上，还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Lawrence Carin教授的研究小组在有关统计机器学习方面国际上很有名气，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。

正是这段时间，杜兰真正的深入学习了机器学习和模式识别方面的知识和方法。“在美国工作、学习期间，我感觉压力是很大的。虽然是博士后身份，但是我和小自己5、6岁的博士生一样都是刚刚进入统计机器学习领域。为了能够在最短的时间内入门、上手，我必须比别人更努力、付出更多。”杜兰说，做博士后所在的实验室也会定期开会，所有人坐在一起汇报、交流各自的进展和问题，对于大家提出的问题我会认真记录，反复的思索，随时想到随时记录，不论是会上还是私下都多方面去请教、学习，反复修改纠正自己的工作，甚至忘记吃饭，也会经常工作到凌晨。

在杜克，学校有一项“Safe Ride”的福利，就是学校为了保障学生安全，晚上可以免费送住在附近的学生、博士后回公寓。那时候我经常工作到凌晨1、2点，甚至3、4点，独自一人叫Safe Ride，时间长了，一个白头发、白胡子的司机都认识我了，经常在回家的路上和我聊天，问我关于中国、关于科研工作的问题，还会说你们做科研工作也好辛苦呀。”回想起这段小插曲，杜兰印象很深刻。

经过十多年的努力，杜兰在研究团队高分辨雷达回波的特性分析的基础上，独创性的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。因此国内一些其他团队和研究所目前都在采用该框架开展研究，在国外方面也得到了多个研究机构的学者在公开文献中引用或参考。

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也有引用和参考。

谈到目前已经取得这这些成果，杜兰十分谦虚的说：“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。”

物理慨念的重要性我深有体会，杜兰回忆说：“博士学习期间，香港中文大学的徐雷教授有一次在报告中提到当时主要用于经济学和统计学中的因子分析模型。我感觉这个模型可以用于我们正在研究的高分辨雷达回波统计建模。所以，我就找了大量资料阅读，这期间也解决了很多数学推导的问题。当时我很高兴，专门找保老师讨论，给保老师讲这个模型。但是，当保老师听完我一大堆的数学推导后，问了我两个问题，第一，为什么要把这个模型用于高分辨雷达回波统计建模？第二，要解决什么问题？这时，我才突然发现自己已经完全陷入了数学推导，而忘记了自己去研究这个模型的初衷。”