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杜兰:女本柔弱 为梦则刚
时间:2017-05-15 11:45:51来源:中国教育报点击:

女本柔弱 为梦则刚

■通讯员 李直

蓝色素雅连衣裙、举止谦逊、柔声细语,眼前这位温文尔雅的西安电子科技大学杜兰教授,令人倍感亲切。

图为杜兰教授

然而,如此温柔雅舒的80后女子,却在雷达信号领域迸发着巨大能量:最早独创性地提出高分辨雷达回波统计识别框架;最早将贝叶斯统计学习方法应用于雷达目标识别……

“独创”“最早”“发明人”……2015年杜兰入选教育部“长江学者奖励计划”。近日,全国妇联、中国科协、中国联合国教科文组织全国委员会等授予10位优秀女性科技工作者第十三届“中国青年女科学家奖”,作为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。

走出国门深研劣势之处

“本科毕业设计期间,在导师保铮教授带领下,我开始接触雷达目标识别研究。”杜兰介绍,在当时雷达目标识别虽难,却受诸多发达国家高度重视,20世纪80年代美国就将其列为国防关键技术。

说它难,是因为雷达目标识别是一个交叉方向,除了传统雷达系统、信号处理外,还涉及机器学习和模式识别,要通过回波特性分析目标属性。对于虚假或伪装目标的识别,则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。

“我们有雷达信号处理方面的研究优势。我在硕、博学习期间,也集中研究了高分辨雷达回波特性分析和统计建模。”杜兰话锋一转,“但在结合雷达回波特性基础上,还需具备最新的机器学习和模式识别方面的知识,这恰恰是我们欠缺的。”

鉴于此,2007年9月,杜兰前往美国杜克大学进行博士后访问学习,在研究小组中做的正是基础的贝叶斯统计机器学习研究。

“在美国工作、学习期间,虽然是博士后,但与小自己5—6岁的博士生同场竞技,压力还是很大的。”杜兰回想起为了能在最短时间内入门而过的“苦日子”,打趣道,“那时经常工作到凌晨一两点,甚至三四点,连学校提供‘安全交通’福利的司机都认识我了。”

经过十余年的努力,杜兰在高分辨雷达回波特性分析基础上,独创性地提出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。而为了使雷达目标识别技术能满足实际应用的需求,杜兰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。

“其实,最基本的科研方法,首先是物理概念,其次才是数学算法、归纳总结的能力以及做科研的严谨和仔细的态度。”杜兰认为,物理概念才是取得这些成就的主要因素。

“我在读博期间,了解到香港中文大学徐雷教授的一次报告中所提到的主要用于经济学和统计学中的因子分析模型,我认为该模型可用于我们正在研究的高分辨雷达回波统计建模,于是找了大量资料,解决了很多数学推导问题,然后专门找保教授讨论。但当保教授听完我一大堆的数学推导后,问了两个问题:为什么要把该模型用于高分辨雷达回波统计建模?要解决什么问题?我才突然发现自己已经完全陷入了数学推导中,却忘了研究这一模型的初衷。在与保教授进一步讨论、分析后才确定因子分析模型是能与其之前研究的统计模型相关联的。”杜兰说,通过梳理,使统计建模工作形成一个体系,然后才基于因子分析模型做出一系列改进工作。

这次经历使杜兰明白了“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”,而这也成了研究团队始终坚持的研究理念。

走出实验室与应用亲昵

“雷达目标识别不仅是理论问题,同时也涉及系统工程问题。”杜兰介绍,其研究团队在国内首次将目标分类方法应用到信号雷达系统中,实现了雷达目标识别理论方法的具体应用,但在不同平台应用过程中,理论和实际的结合却衍生出了不同的新问题。

技术理论方法的实用化是一个不断实验、不断改进的长期过程,得需要很长时间的努力才能实现。尤其在理论研究时,环境设置或许都比较理想,但在工程应用中,实际的系统环境、有限的系统资源以及时间分配等都与实验室不同,想要利用有限的资源实现目标识别的功能就得不断改进和调试,这才是最大的困难。

为了能使理论与实际相匹配,杜兰经常去一些条件艰苦的实验场所从事与研究相关的工程应用类项目。

“有一次去新疆某地处理外场数据,由于实验场地较为偏远,到达乌鲁木齐后还要转乘支线小飞机,到了当地还需乘坐一段时间的汽车,光路上就需要整整一天的时间。”杜兰没有因此叫苦连天,“反倒是合作单位的接机师傅见我们的第一句话却是‘怎么派来两个女生’,让我哭笑不得。”

因项目需要,一年多的时间里,杜兰和研究团队多次去当地处理数据,有时一去就是一个月。而为了保证学校的教学工作,杜兰不得不在西安和当地间连连往返,有时一周甚至往返两次。

走出自己的圈子去交流

2015年,杜兰研究团队研发的雷达目标分类技术项目获得国家技术发明二等奖。杜兰认为,每一次评奖是对工作进行总结和归纳的一个过程,“相比于称号和奖项,专家在评审和答辩时提出的意见和问题能帮我把握科研方向才是最大的收获。”

“学术交流也是非常重要的,尤其在雷达目标识别这一学科交叉研究方向,不仅要关注雷达、雷达信号处理方面的最新研究进展,也要对机器学习、人工智能等领域进行深度学习。”在杜兰看来,学术交流是了解相关领域最新进展和动态的一种便捷方式,一些研究工作就是在交流中碰撞出的点子、获得启发,其同时也能提供对外合作的机会。

因此,杜兰经常在一些国内外的学术交流活动上作口头报告、特邀报告等,她也鼓励学生参加各种形式的学术交流。

“科研工作贵在坚持。雷达目标识别研究很难,很多人觉得这对女性来说可能太苦了,但于我而言,值得做的事情,再苦也不会放弃。”杜兰的眼里充满了坚定。

来源:《中国教育报》2017年5月15日07版

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发布时间:2017-05-15 11:45:51来源:中国教育报点击:我要评论: 0

女本柔弱 为梦则刚

■通讯员 李直

蓝色素雅连衣裙、举止谦逊、柔声细语,眼前这位温文尔雅的西安电子科技大学杜兰教授,令人倍感亲切。

图为杜兰教授

然而,如此温柔雅舒的80后女子,却在雷达信号领域迸发着巨大能量:最早独创性地提出高分辨雷达回波统计识别框架;最早将贝叶斯统计学习方法应用于雷达目标识别……

“独创”“最早”“发明人”……2015年杜兰入选教育部“长江学者奖励计划”。近日,全国妇联、中国科协、中国联合国教科文组织全国委员会等授予10位优秀女性科技工作者第十三届“中国青年女科学家奖”,作为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。

走出国门深研劣势之处

“本科毕业设计期间,在导师保铮教授带领下,我开始接触雷达目标识别研究。”杜兰介绍,在当时雷达目标识别虽难,却受诸多发达国家高度重视,20世纪80年代美国就将其列为国防关键技术。

说它难,是因为雷达目标识别是一个交叉方向,除了传统雷达系统、信号处理外,还涉及机器学习和模式识别,要通过回波特性分析目标属性。对于虚假或伪装目标的识别,则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。

“我们有雷达信号处理方面的研究优势。我在硕、博学习期间,也集中研究了高分辨雷达回波特性分析和统计建模。”杜兰话锋一转,“但在结合雷达回波特性基础上,还需具备最新的机器学习和模式识别方面的知识,这恰恰是我们欠缺的。”

鉴于此,2007年9月,杜兰前往美国杜克大学进行博士后访问学习,在研究小组中做的正是基础的贝叶斯统计机器学习研究。

“在美国工作、学习期间,虽然是博士后,但与小自己5—6岁的博士生同场竞技,压力还是很大的。”杜兰回想起为了能在最短时间内入门而过的“苦日子”,打趣道,“那时经常工作到凌晨一两点,甚至三四点,连学校提供‘安全交通’福利的司机都认识我了。”

经过十余年的努力,杜兰在高分辨雷达回波特性分析基础上,独创性地提出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。而为了使雷达目标识别技术能满足实际应用的需求,杜兰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。

“其实,最基本的科研方法,首先是物理概念,其次才是数学算法、归纳总结的能力以及做科研的严谨和仔细的态度。”杜兰认为,物理概念才是取得这些成就的主要因素。

“我在读博期间,了解到香港中文大学徐雷教授的一次报告中所提到的主要用于经济学和统计学中的因子分析模型,我认为该模型可用于我们正在研究的高分辨雷达回波统计建模,于是找了大量资料,解决了很多数学推导问题,然后专门找保教授讨论。但当保教授听完我一大堆的数学推导后,问了两个问题:为什么要把该模型用于高分辨雷达回波统计建模?要解决什么问题?我才突然发现自己已经完全陷入了数学推导中,却忘了研究这一模型的初衷。在与保教授进一步讨论、分析后才确定因子分析模型是能与其之前研究的统计模型相关联的。”杜兰说,通过梳理,使统计建模工作形成一个体系,然后才基于因子分析模型做出一系列改进工作。

这次经历使杜兰明白了“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”,而这也成了研究团队始终坚持的研究理念。

走出实验室与应用亲昵

“雷达目标识别不仅是理论问题,同时也涉及系统工程问题。”杜兰介绍,其研究团队在国内首次将目标分类方法应用到信号雷达系统中,实现了雷达目标识别理论方法的具体应用,但在不同平台应用过程中,理论和实际的结合却衍生出了不同的新问题。

技术理论方法的实用化是一个不断实验、不断改进的长期过程,得需要很长时间的努力才能实现。尤其在理论研究时,环境设置或许都比较理想,但在工程应用中,实际的系统环境、有限的系统资源以及时间分配等都与实验室不同,想要利用有限的资源实现目标识别的功能就得不断改进和调试,这才是最大的困难。

为了能使理论与实际相匹配,杜兰经常去一些条件艰苦的实验场所从事与研究相关的工程应用类项目。

“有一次去新疆某地处理外场数据,由于实验场地较为偏远,到达乌鲁木齐后还要转乘支线小飞机,到了当地还需乘坐一段时间的汽车,光路上就需要整整一天的时间。”杜兰没有因此叫苦连天,“反倒是合作单位的接机师傅见我们的第一句话却是‘怎么派来两个女生’,让我哭笑不得。”

因项目需要,一年多的时间里,杜兰和研究团队多次去当地处理数据,有时一去就是一个月。而为了保证学校的教学工作,杜兰不得不在西安和当地间连连往返,有时一周甚至往返两次。

走出自己的圈子去交流

2015年,杜兰研究团队研发的雷达目标分类技术项目获得国家技术发明二等奖。杜兰认为,每一次评奖是对工作进行总结和归纳的一个过程,“相比于称号和奖项,专家在评审和答辩时提出的意见和问题能帮我把握科研方向才是最大的收获。”

“学术交流也是非常重要的,尤其在雷达目标识别这一学科交叉研究方向,不仅要关注雷达、雷达信号处理方面的最新研究进展,也要对机器学习、人工智能等领域进行深度学习。”在杜兰看来,学术交流是了解相关领域最新进展和动态的一种便捷方式,一些研究工作就是在交流中碰撞出的点子、获得启发,其同时也能提供对外合作的机会。

因此,杜兰经常在一些国内外的学术交流活动上作口头报告、特邀报告等,她也鼓励学生参加各种形式的学术交流。

“科研工作贵在坚持。雷达目标识别研究很难,很多人觉得这对女性来说可能太苦了,但于我而言,值得做的事情,再苦也不会放弃。”杜兰的眼里充满了坚定。

来源:《中国教育报》2017年5月15日07版

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