“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解决，做的还不够好，所以，我不会放弃，也不觉得苦。”
央视网消息：“独创”“最早”“发明人”……西安电子科技大学电子工程学院教授杜兰正在“雷达目标识别”研究领域稳步前进。她的团队独创性地最早提出了高分辨雷达回波统计识别框架；她最早将贝叶斯统计学习方法应用于雷达目标识别；2014年，她以第二发明人获得国防技术发明一等奖，2015年，又以第二发明人获得国家技术发明二等奖；2017年2月，她荣获第十三届“中国青年女科学家奖”。
杜兰人如其名，如空谷幽兰，素净淡雅。不管是为人师表，传道授业，还是作为科学家，埋头实验，亦或是接受采访，谈及科研成果，她总是一副温柔舒雅的姿态，举止斯文，从容自然，让人心生亲近之意。
谁也不会想到，这位80后木兰一样的女子，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。
从20世纪30年代起，用电磁波探测目标的雷达技术逐步被应用于防空。雷达最基本的功能，是对目标进行仔细的检测、跟踪、成像和识别，而在这四个基本功能中，识别功能是真正使雷达能够判断目标属性、在战时提升军队信息获取能力的重要功能。早在20世纪80年代雷达目标识别就被美国列为国防关键技术，受到美国等发达国家的高度重视。
据杜兰介绍，从本科毕业设计时开始接触雷达目标识别，知道这是很重要的军事技术，但在后来长期研究中，她逐渐了解到雷达目标识别是一个很小众的科研方向，在我国专门负责这块领域的科研人员寥寥无几。但是毋庸置疑的是，雷达目标识别研究虽难，却是当时很重要的军事技术。而让雷达识别目标的过程更加智能，这在当时的中国，是最具挑战性的研究方向，是一个不同学科间的“交叉地带”。对于雷达智能化这一项目，她解释道：“智能化的雷达和人工智能有些相似。不但能探测、跟踪目标，还能进一步判断目标的属性。”
在师从保铮院士期间，杜兰接触到这一新兴并充满挑战的领域。“虽然读博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，”杜兰坦承，“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，她前往美国杜克大学进行博士后访问学习。她所在的Lawrence Carin教授研究小组做的是基础的贝叶斯统计机器学习研究。正是最近一段时间，杜兰逐渐意识到让雷达具有更加好的“学习”乃至“思考决断”的能力，才是让雷达智能化的关键。
为了实现雷达智能化，杜兰选择“贝叶斯机器学习”这一陌生的领域作为自己博士后期间需要攻克的新难关。她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。
这是一个理论与实际反复磨合的过程。雷达目标识别不单单是理论问题，同时也涉及到系统工程问题。尽管有先进的理念作为支撑，在不同雷达平台上应用过程中，理论和实际的结合衍生出了不同的新的问题。回国后，杜兰和她的团队攻坚克难，经过在设备上调试、数据处理、再调试、再改进等一系列反复而漫长的过程，最终在国内首次将目标分类方法应用到了型号雷达系统中。这一成果为提升我国现有装备的信息获取能力作出了突出的贡献，她也因此荣获2015年国家技术发明二等奖。
十余载潜心钻研，十余载领头创新，杜兰和她的科研团队经历过无数失败，遭受过严重挫折，更收获了一个个喜人成果，实现了阶段性成功。她们不仅在雷达目标识别方面取得突破，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也非常关注。 然而这位人淡如兰的科研工作者，每每谈到目前已经取得的科研成果，总是目光清澈，虔诚谦恭。她微笑着说道：“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，其次是数学算法，还有归纳总结的能力及做科研的严谨作风。”
研究雷达目标识别技术，时至今日仍然是一项十分艰苦的工作。相比于在实验室的理论研究，杜兰需要经常去实验场所从事与研究所合作的工程应用类项目。有些试验场条件异常艰苦，曾被认为不适合女性参加，但杜兰都乐于前往，从不说苦叫累。
“无论是在求学读书的时候，还是工作以后，我都不曾因自己是女性就对工作降低要求。其实女性与男性的智力水平在生物学意义上并不存在本质差异，只是在科研领域，如果要做到和男性同行一样好，女性就要付出更多。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解决，做的还不够好，所以，我不会放弃，也不觉得苦。”杜兰坚定的说。
博士阶段学会了基本的科研方法，博士后阶段学会了如何把握理论前沿，回国工作以来，她在理论和应用相结合的研究中不断成长。
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