| 评审组： | 计算机与系统科学组 | | 项目名称： | 弹道目标特征提取与智能识别方法研究 |
| 提名单位： | 中共陕西省委军民融合发展委员会办公室 |
| 提名等级： | 二等奖 |
| 提名单位意见： | 该项目面向弹道导弹防御中目标探测、成像、识别与决策的全链路需求，针对弹道目标在高机动、稀疏孔径、强噪声、小样本等复杂条件下的特征提取与精准识别难题，经多年持续攻关，建立了“感知—认知—评判”三层次纵深理论体系。主要科学发现包括：提出维度压缩优化平动补偿方法，攻克稀疏孔径机动目标平动参数高精度估计难题；建立三维雷达数据立方体框架，实现空间多目标高分辨成像与微动特征联合提取；提出最大混合熵鲁棒滤波准则，建立非高斯噪声下非线性滤波器与平滑器统一理论；提出深度可分离融合卷积轻量化架构与小样本损失函数，解决HRRP小样本识别难题；提出基于区间概率的SU不确定性度量，为多源信息可信融合提供数学工具。
五篇代表性论文发表于IEEE TAES、IEEE TGRS、ESWA等权威期刊，合计他引235次；三部专著由国防工业出版社和清华大学出版社出版，一部获国防科技图书出版基金资助。成果获陕西省自然科学优秀论文三等奖，入选ESI高被引与热点论文；完成人入选军队科技英才、中国科协青托（军事领域）、陕西省青托、陕西省青年科技新星、陕西省“千人计划”（青年项目），第一完成人连续五年入选全球前2%顶尖科学家榜单。
该成果在雷达目标探测与识别领域具有重要科学价值，受到国内外学术界广泛认可，推动了弹道目标微动特征提取与智能识别理论的发展。对照陕西省自然科学奖授奖条件，提名该项目为陕西省自然科学奖二等奖。 |
| 项目简介： | 
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| 客观评价： | 
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| 代表性论文专著目录： | 
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| 主要完成人情况： | - 姓名：宋亚飞
排名：1
行政职务：副主任
技术职称：教授
工作单位：中国人民解放军空军工程大学
完成项目时所在单位：中国人民解放军空军工程大学
对本项目主要学术贡献：参与科学发现（四），提出样本级拟合与类级判别（SFCD）损失，将交叉熵损失与三元组损失统一于惩罚函数框架；主导完成科学发现五，系统研究了不确定信息表示与融合理论，提出了基于信念区间上下界的新型不确定性度量。
- 姓名：冯存前
排名：2
行政职务：无
技术职称：教授
工作单位：中国人民解放军空军工程大学
完成项目时所在单位：中国人民解放军空军工程大学
对本项目主要学术贡献：对科学发现（一）和科学发现（二）做出了重要贡献，提出了稀疏孔径机动目标平动补偿理论，建立了空间多目标三维联合域成像与微动特征提取理论，是代表论文（一）和代表论文（二）的主要作者，是两部专著的第一完成人。
- 姓名：雷蕾
排名：3
行政职务：无
技术职称：副教授
工作单位：中国人民解放军空军工程大学
完成项目时所在单位：中国人民解放军空军工程大学
对本项目主要学术贡献：对科学发现（四）做出了贡献，共同提出了深度可分离卷积模块，为弹道目标识别模型的轻量化做出了重要贡献，是代表性论文（四）的重要作者。
- 姓名：冯为可
排名：4
行政职务：无
技术职称：副教授
工作单位：中国人民解放军空军工程大学
完成项目时所在单位：中国人民解放军空军工程大学
对本项目主要学术贡献：主导完成了科学发现（三），揭示了混合相关熵在非高斯噪声下的鲁棒滤波机理，基于最大混合熵准则的离群鲁棒非线性滤波器与平滑器，是代表性论文（三）的通讯作者。
- 姓名：王亚男
排名：5
行政职务：无
技术职称：副教授
工作单位：中国人民解放军空军工程大学
完成项目时所在单位：中国人民解放军空军工程大学
对本项目主要学术贡献：对科学发现（五）做出了重要贡献，将经典集合论、信息论、模糊集与直觉模糊集、时间序列分析及机器学习交叉融合，建立了直觉模糊时间序列分析理论，是代表性专著（三）的核心作者。
- 姓名：王晓丹
排名：6
行政职务：无
技术职称：教授
工作单位：中国人民解放军空军工程大学
完成项目时所在单位：中国人民解放军空军工程大学
对本项目主要学术贡献：是科学发现（四）和科学发现（五）的重要提出者，设计了深度可分离融合卷积神经网络，提出了样本级拟合与类级可区分性损失函数，提出了基于信念区间上下界的新型不确定性度量，是代表性论文（四）和代表性论文（五）的核心作者。
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| 主要完成单位： | - 单位名称：中国人民解放军空军工程大学
单位贡献：中国人民解放军空军工程大学是本项目的唯一完成单位，对项目的组织实施、科学发现和人才培养发挥了主导作用。
在组织管理与条件保障方面，大学将本项目纳入重点科研攻关计划，提供了雷达回波仿真与实测数据采集平台和高性能计算资源，有力支撑了高分辨ISAR成像、深度学习训练等大规模计算任务。大学党委将科研创新摆在办学治校突出位置，着眼空军战斗力提升核心需求，强化有组织科研，搭建全链条科研创新体系，在雷达成像与智能信息处理领域形成了深厚学术积淀，为本项目奠定了坚实的制度与组织基础。
在科学发现方面，大学对本项目五个科学发现点均做出核心贡献：提出了维度压缩优化平动补偿方法，解决了稀疏孔径机动目标平动补偿难题；建立了距离-频率-时间三维雷达数据立方体框架，攻克了空间多目标微动特征联合提取瓶颈；提出了最大混合熵鲁棒滤波准则，建立了非高斯噪声下滤波器与平滑器统一理论；设计了深度可分离融合卷积轻量化架构与样本级拟合类级判别损失函数，解决了小样本HRRP识别难题；揭示了信任区间构成区间概率分布的数学结构，为多源信息可信融合提供了不确定性度量新范式。
在人才培养与学术影响力方面，推荐完成人入选军队科技英才、中国科协青年人才托举工程（军事领域）、陕西省青年科技人才托举工程、陕西省青年科技新星、陕西省“千人计划”（青年项目），助力研究团队在雷达目标识别与智能信息处理领域形成具有国际影响力的研究队伍。
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| 完成人合作关系说明： | 完成人合作关系说明：1
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