雷達低可觀測目標探測技術

摘要

複雜背景下穩健高效的低可觀測目標探測始終是雷達信號處理領域的研究熱點和難點。一方面，強雜波背景和目標複雜運動使得信號微弱，時頻域難以區分；另一方面，傳統雷達體制回波信號資源受限，難以實現對目標信號的精細化描述，亟需發展雷達目標探測新體制和新技術。本文歸納總結了低可觀測目標探測面臨的技術難點，系統回顧了常用的雷達動目標檢測方法，最後從目標探測技術和手段兩方面對雷達低可觀測目標探測的發展進行展望。

雷達作為目標探測和監視的主要手段，在空中和海面目標監視以及預警探測等公共和國防安全領域應用廣泛。然而受複雜背景環境（陸地、城市、海洋等）及目標複雜運動特性的影響，目標雷達回波極其微弱、特性複雜，具有低可觀測性，使得雷達對動目標的探測性能難以滿足實際需求。複雜背景下低可觀測動目標探測技術成為影響雷達性能的關鍵制約因素，也是世界性難題。具體體現在：1）目標運動特性複雜，雷達低可觀測動目標主要包括「低（低掠射角照射，雜波強）、慢（慢速目標，易受雜波遮蔽）、小（小尺寸目標，回波微弱）、快（高速高機動目標，能量發散積累效果差）、隱（隱身目標，回波微弱）」等類型；2）強雜波極易湮沒目標回波信號，並形成大量類似於目標的尖峰信號，嚴重影響雷達對弱小目標的探測和監視性能；3）雷達觀測範圍廣，回波數據量大，新體制雷達採用數字化陣列等技術，在提高信號採樣質量的同時進一步增加了數據量，對演算法的實時處理提出了極高要求；4）存在島嶼、島礁、陸海交界、強點源干擾、多目標等複雜情況。

目前，無人機等低空飛行器的出現和迅速發展，成為「低、慢、小、快、隱」等低可觀測目標的典型代表。目前，「黑飛」現象仍然十分普遍，一些簡易航空器容易偏離預定航線和空域，一旦進入重要經濟、政治、軍事目標上空，嚴重威脅民事和軍事安全。此外，無人機一旦被恐怖分子利用，後果不堪設想。對該類目標的有效探測是對其進行攔截與打擊的必要前提。

綜上，低可觀測動目標回波信雜比（signal-to-clutter ratio，SCR）低，且呈現非平穩和非均勻特性，亟待發展和研究高時頻解析度、大數據量高效、自適應以及適用於多分量信號分析的方法和手段。迫切需要創新雷達動目標檢測技術，提高強雜波以及目標複雜運動特性條件下的雷達動目標探測性能。

低可觀測目標探測主要難點

低可觀測目標回波處理面臨的複雜環境，高速高機動飛行器帶來的多普勒擴散，雷達解析度提高帶來的目標能量擴展及距離徙動、隱身目標帶來的雷達散射截面積（radar cros

s section

RCS

探測環境複雜，背景雜波認知難度大

雷達目標回波不僅包括目標本身，還受複雜的探測環境的影響，雷達探測環境包括氣象、陸地、海洋和電磁干擾等，這些背景產生的回波對目標檢測產生不利影響，稱為背景雜波。以海雜波為例，海雜波中的雷達目標檢測技術研究首先要掌握海雜波特性，但由於受氣象、地理等諸多環境因素的影響，海面非線性隨機變化，雜波形成機理非常複雜，並且海雜波還與雷達平台、波段、極化、擦地角、高度、解析度等參數有關，在高海況或低入射角時，還會表現出明顯的時變、非高斯、非線性和非平穩特性，使得海雜波特性認知極其困難，如圖1所示。

圖1 不同海況條件下雷達P 顯畫面

目標類型多，回波信雜比低

目標具有低可觀測特性，使得回波SCR低，增大了雷達檢測的難度。具有低可觀測特性的目標大體可分為以下4類：1）小尺寸目標，其回波很微弱，例如小木船、潛艇通氣管和潛望鏡等；2）隱身目標，RCS小，例如隱身快艇、飛機和巡航導彈等；3）大目標，但由於雷達分辨低、距離遠等因素導致目標單元中SCR 信雜比很低，例如超視距雷達觀測時的情況；4）高速或高機動目標，在觀測時間內會出現距離或多普勒走動，導致能量分散，如圖2所示。

圖2 低可觀測動目標及其回波

複雜非均勻背景檢測參數選擇難，適應性差

雷達目標檢測技術在實際應用過程中面臨的背景並非均勻背景、雜波邊緣背景和多目標環境3類背景中的任意單一類型，而是由海面、島嶼、陸地、海尖峰、其他目標、強散射點距離旁瓣及不同海情等形成的、涵蓋3類背景類型的複雜非均勻環境。基於統計分佈的常規檢測技術，如單元平均恆虛警檢測器（cell-average constant false alarm rate，CA-CFAR），是建立在假定的某個背景類型基礎上的，而對於實際中的複雜非均勻環境，常規檢測技術在參數選擇上困難，例如參考單元和保護單元選取、強目標影響等。

單一探測手段限制因素多，探測概率低

僅靠雷達這一單一的對海探測手段，僅能獲取目標的幅度、速度等信息，難以有效地對目標進行分類和識別。同時受觀測角度、波段等影響，目標回波時隱時現，探測概率低。採用多手段聯合對海探測，把不同平台的雷達、光學紅外信息進行融合，可獲得目標的位置信息、運動軌跡信息、身份類型信息、外形輪廓等，進一步提高探測和識別概率。圖3為多感測器綜合對海監視系統示意圖。

圖3 多感測器綜合對海監視系統

雷達動目標檢測技術概述

經典動目標顯示及雜波抑制方法

雷達探測的目標，如飛機、導彈通常具有較高速度，接收信號會有較大的多普勒頻移，用相應的帶阻濾波器對回波信號進行濾波，雜波的能量就會被減弱甚至消除，即動目標顯示（moving target indication，MTI）。在MTI 后串接一個窄帶多普勒濾波器組來覆蓋整個重複頻率的範圍，以達到動目標檢測的目的，即動目標檢測（moving target detection，MTD）。由於雜波和目標的多普勒頻移不同，兩者將在不同的多普勒濾波器輸出端出現，從而可以從雜波中檢測出動目標，並根據不同的窄帶濾波器輸出求出多普勒頻移，從而確定目標的速度。然而，在當目標做非勻速運動時，雷達回波中調製有與目標機動特性相關的多項式相位因子，這時的雷達回波信號將不滿足傳統信號處理中平穩性要求，導致基於傅里葉變換的傳統MTD 方法不再有效，多普勒徙動導致相參積累增益下降。

基於時頻分析的動目標檢測方法

目標多普勒頻率與目標速度近似成正比，當目標做機動時，回波具有時變特性。傳統的傅里葉變換將信號在整體上分解為具有不同頻率的正弦分量，僅能給出頻率變化範圍，不提供任何時間信息。時頻分析方法是研究非平穩信號的有力工具，給出了特定時間和特定頻率範圍的能量分佈，對時變信號有良好的時頻聚焦性，並可應用於雜波中的動目標檢測。

短時傅里葉變換（short-time Fourier transform，STFT）最初被提出，即將時間窗滑動作傅里葉變換，從而得到信號的時頻分佈（time-frequency distribution，TFD）。但受不確定原理的制約，STFT 時間解析度和頻率解析度不能同時得到優化。二次型時頻分佈中最典型的為Wigner-Vill分佈（Wigner-Vill distribution，WVD），它直接利用信號的時頻二維分佈描述非平穩信號幅頻特性隨時間的變化情況，但WVD在多目標存在的情況下，交叉項將嚴重影響目標的檢測。

以傅里葉變換為核心的傅里葉分析理論體系在分析與處理平穩信號時具有極大的優越性，然而在雷達高速高機動目標探測、低慢小目標以及多目標的探測與識別中，信號呈現出時變、非平穩等複雜特性。分數階傅里葉變換（fractional Fourier transform，FRFT）以LFM作為基函數，介於時域和頻域之間的任意分數域表徵，能夠反映多普勒的變化規律，非常適於處理時變的非平穩信號，且無交叉項的干擾，從而引發了分數域信號處理理論的研究熱潮。海軍

航空工程學院海上目標探測課題組研究了分數域海雜波抑制與動目標檢測方法（原理框圖如圖4

FRFT

FRFT

short- time FRFT

STFRFT

圖4 FRFT 域動目標檢測原理示意

基於時頻變換的雷達動目標檢測方法的問題在於該類方法多為參數搜索類方法，如FRFT 的變換角搜索，運算效率難以滿足實際要求，且參數估計精度受時頻解析度和搜索步長的限制。此外，若目標運動特性與變換方法不相匹配，則難以達到顯著提升SCR的效果。

基於長時間積累的機動目標檢測方法

具有低可觀測性的運動目標在距離和多普勒分辨單元中往往具有較低的信噪比/信雜比SNR/SCR，降低了雷達的檢測性能。在雷達信號處理中，通常可以延長積累時間以增加目標的能量，達到改善信號SNR/SCR 的目的。然而，對於常規機械掃描雷達，波束在每個指向的駐留時間有限，因此積累脈衝數有限。數字相控陣雷達和多輸入多輸出（multiple-input multiple-output，MIMO）雷達增加了波束的駐留時間，為目標的長時間積累提供了可能性。值得注意的是，在實際應用中，積累時間的長短是一個相對的概念，取決於雷達觀測模式、波束駐留時間、重複頻率和採樣頻率等多種因素。針對目標的不同運動類型，積累時間也不同。

根據長時間脈衝積累是否利用目標信號的相位信息，可分為非相參和相參積累兩種。常用的非相參積累方法包括包絡插值移位補償法、動態規劃法、最大似然法和Hough變換（HT）法等，但其SNR/SCR改善不明顯，不適於複雜環境中動目標檢測。相參積累技術利用目標的運動特性和多普勒信息，可獲得更高的積累增益。目前長時間相參積累主要面臨以下兩方面的問題：一方面，由於雷達距離分辨力的不斷提高和目標的高速運動，目標回波包絡在不同脈衝周期之間走動和彎曲，稱為距離徙動效應（across range unit，ARU），使得目標能量在距離向分散，傳統基於單一距離單元的MTD方法積累效果差；另一方面，目標的加速、高階運動以及轉動等會引起回波相位變化，使雷達回波信號具有時變特性並表現為高階相位形式，產生多普勒徙動（doppler frequency migration，DFM），目標能量在頻域分散，降低了相參積累增益，例如火箭和導彈在飛行過程中的推力變化導致急動度，低空掠海飛行目標、快艇以及高海況下的海面起伏目標等，回波具有二次以上的高階相位。

圖5 為X 波段南非科學與工業研究理事會（Council for Scientific and Industrial Research，CSIR）試驗雷達實測數據（TFC17-006）分析，其中圖5（a）的距離-時間圖表明雷達觀測時間為100 s，觀測範圍約45個距離單元，僅通過幅度難以從強海雜波中發現目標。圖5（b）為目標距離走動、GPS軌跡和多項式擬合曲線示意圖，可知目標在觀測時間內跨越了多個距離單元，具有高機動特性。進一步分析回波的時頻譜圖（圖5（c）），可看出目標多普勒隨時間變化，近似有周期振蕩性，海雜波頻譜較寬，覆蓋了大部分目標頻譜。因此，目標回波能量在距離和多普勒維均發散，需要進行補償提高相參積累增益。

圖5 海上機動目標的距離和多普勒徙動（X 波段CSIR 雷達數據）

目前，如何有效地同步完成距離和多普勒徙動的補償成為長時間相參積累的關鍵問題。北京理工大學許稼教授提出的空時頻檢測前聚焦（focus-before-detects，FBD）雷達信號處理方法為長時間相參積累技術理論發展和應用提供了新的研究思路，提出的Radon-傅里葉變換（Radon-FT，RFT）和廣義RFT（generalized RFT，GRFT）方法通過聯合搜索參數空間中目標參數的方式解決了距離徙動與相位調製耦合的問題，可實現運動目標「三跨」（跨距離、多普勒和波束）情形下有效的相參積累。目前該領域主要有以下幾個研究方向（圖6）：1）利用目標運動特徵的變換域信號匹配增強方法，主要利用目標的加速度、急動度及高階運動特徵設計相應的變換域匹配增強方法，如Radon- FRFT（Radon- FRFT，RFRFT）。Radon- 線性正則變換（Radon- linear canonical transform，RLCT）、Radon-分數階模糊函數（Radon-fractional ambiguity function，RFRAF）和Radon-線性正則模糊函數（Radon-linear canonical ambiguity function，RLCAF）等方法，用於空中高速高機動目標以及海上微動目標的檢測；2）分步徙動校正法，即採用廣義Keystone變換（KT）和去斜方法分別對距離和多普勒徙動進行分步補償，但該類方法的問題在於後續多普勒徙動補償的效果受距離徙動補償結果影響；3）無變換參數搜索法，該類方法可直接將目標的運動特徵體現在設計的變換域中，提高參數估計精度。

圖6 基於長時間相參積累的高速高機動目標檢測方法

稀疏域動目標檢測技術

壓縮感知（compressive sensing，CS）是一種新的信號獲取與壓縮重構方法，突破採樣定理的限制，對雜訊不敏感，並且壓縮后的信號中即使丟失了某幾項仍然可以很好地重構原始信號。因此，CS理論在信號提取、雷達目標檢測、成像和特徵識別等領域有著廣泛的應用前景。信號時頻處理方法作為時變特徵分析工具具有不可比擬的優勢，但估計性能受時頻解析度的限制。基於時頻分析的參數估計方法可以看作將信號在時頻基函數上的分解，如果信號的特性與分解的基函數相匹配，就可以採用某幾個基函數的組合來表示原始信號，即信號稀疏表示。時頻分析方法是將信號在一組完備的時頻基上展開，如果將能夠刻畫信號局部時頻結構的時頻原子構成的過完備字典替代完備基函數，使信號的自適應表示成為可能，則參數估計問題轉化為信號的稀疏表示問題。目標雷達回波可視為少數強散射中心回波的疊加，回波具有稀疏特性，因此，採用稀疏表示的方法分析微動信號，並進行參數估計是非常適合的。

稀疏表示中的原子模型應儘可能好地逼近信號結構，然後進行稀疏求解求取係數，因此基於稀疏表示的信號分析方法也是參數模型分析方法的一種。作為一種新興的信號處理方法，其在雷達信號處理方面具有很大的優勢：1）在多分量信號的情況下，通過信號的稀疏分解能夠實現信號分離，從而轉化為單分量信號處理，故不受信號之間交叉項的影響；2）在目標稀疏域抑制雜波或雜訊，改善SNR/SCR，因此有利於微弱信號的檢測和估計；3）基於信號稀疏表示的參數估計方法對頻率具有超分辨能力，從而更有利於獲得精細的運動特徵；4）結合傳統快速時頻分析方法，能夠降低運算量，提高運算效率，如稀疏快速傅里葉變換（sparse fast Fourier transform，SFFT）。

高分辨雷達動目標檢測技術

隨著雷達解析度的提高，目標回波在距離和方位向具有多個散射點，距離擴展目標及高分辨成像條件下的目標檢測問題，如合成孔徑（synthetic aperture radar，SAR）成像，成為雷達目標檢測領域的研究熱點。

1）距離擴展目標的檢測。在高距離解析度雷達中，目標各散射中心回波在時域上是分離的，這為實現各散射點回波能量的積累，提高雷達對目標的檢測能力提供了重要前提。圖7給出了距離擴展目標的通用檢測框圖，主要包括自適應門限的形成和檢測統計量的形成兩部分。這兩部分內容在高距離解析度條件下面臨以下幾方面的難點：（1）如何精確估計增多了的目標參數；（2）如何在非高斯環境下控制虛警；（3）如何適應擴展目標的複雜運動模式；（4）如何提高對實際環境的適應性和對失配情況的魯棒性；（5）研究計算複雜度較低的高效演算法。

2）SAR圖像中的艦船目標檢測。SAR圖像艦船目標檢測主要分為直接檢測艦船本身和通過檢測艦船尾跡來確定艦船兩種途徑，前者適用於艦船相對海面背景較為明顯的情況，後者則要求艦船處於運動狀態。多波段SAR圖像融合是艦船目標檢測技術的一個研究熱點，其融合層次包括像元級、特徵級和決策級，圖7給出了多波段SAR 圖像3 種融合層次的流程圖。圖8利用同一區域目標的C、L和P波段SAR圖像演示了多波段SAR圖像決策級融合檢測的處理結果。

圖7 距離擴展目標的通用檢測流程

圖8 多波段SAR 圖像決策級融合檢測的處理結果

利用多維信息的動目標認知檢測技術

對於雜波背景中的目標檢測問題來說，獨立的信息來源越豐富，越有利於目標檢測，其中信息既包括關於目標的信息，也包括關於背景的信息。因此，從信息源的角度來看，雷達目標檢測技術包括基於單雷達的目標檢測技術、基於多雷達信息融合的目標檢測技術（例如空間分集多輸入多輸出（multi- input multi- output，MIMO）雷達、基於多種類型感測器信息融合的目標檢測技術、基於知識輔助（knowledge-aid，KA）的目標檢測技術等。

1）空間分集MIMO雷達目標檢測技術利用複雜目標RCS隨視角劇烈變化的特點，通過融合多個視角的觀測數據來獲得較為穩定的平均RCS 條件下的檢測性能。

2）基於知識輔助的空時自適應處理（KA-space-time adaptive processing，KA-STAP）技術將專家系統的思想推廣到多維濾波問題中。傳統STAP的核心是一種基於樣本協方差矩陣的技術，而KA-STAP研究將潛在信息資源的利用充分擴展到全部自適應處理過程中，提高雷達對環境的感知能力，如圖9所示。

圖9 典型KA-STAP 結構示意

多感測器相互融合的預警探測體系已成為發展趨勢，而KA的思想正好符合這個發展趨勢。然而，多種先驗數據與雷達觀測的同時配准及誤差條件下的配准問題、先驗知識的有效融合問題，都是目前基於KA的雷達目標檢測技術需要解決的難題。文獻提出利用地理信息系統（GIS）提供的先驗信息進行參考數據篩選（圖10），盡量提取與待檢測單元相近的均勻數據，獲得的檢測效果優於CA、GO、SO、OS 等常規CFAR 檢測器。

圖10 基於GIS 信息的參考數據篩選

雷達低可觀測目標探測發展趨勢

目標探測技術發展趨勢

雷達信號處理技術研究從簡單到複雜，不斷延伸信號處理的維度，經歷了從時、頻域、空的單域處理，再到時頻、空時的二維處理，再到空時頻的多域處理的發展歷程。20世紀40年代提出的固定門限檢測，其標誌是脈衝壓縮和匹配濾波技術的出現；20世紀50年代出現了以短時傅里葉變換為代表的變換域檢測方法，後續又在壓縮感知和稀疏表示的基礎上發展到表示域處理技術。恆虛警檢測技術滿足了雷達對虛警率控制的要求，並逐漸應用到雷達裝備中。20世紀90年代，以分形和混沌為代表的非線性科學逐步應用到雷達目標檢測中，並成為一個十分活躍和重要的分支。進入21世紀，出現了許多新的研究方向，如多感測器融合檢測、智能信號處理方法等，並逐漸走向工程應用。

雷達動目標探測技術的發展趨勢可從兩個方面進行概括。

一方面是多維度信息的融合利用。融合利用多維度信息，可對回波信號進行更精細化描述，改善檢測、估計、識別、評估和決策的性能。這些信息包括目標信息、背景信息及雷達信號資源部分。目標信息是指目標的RCS起伏特性、相關特性、運動學特性、變換域特徵、非線性特徵、微多普勒特徵等；背景信息是指背景的電磁散射特性、統計分佈特性、相關特性、變換域譜特性、非線性特性等；雷達信號資源是指雷達發射信號本身所具有的空域信息（陣元間、雷達間）、時域信息（脈間、幀間）、頻域信息、波形信息（波形形式）、極化信息、頻率信息、波段信息等。圖11給出了多維度信息融合利用動目標檢測結果，相比單一維度CFAR檢測方法，多維聯合CFAR檢測結果雜波剩餘明顯減少，目標檢測性能得到大幅提升。

圖11 多維度信息融合利用動目標檢測結果

另一方面是多手段融合處理提高檢測性能。融合多種處理手段，有利於充分利用各層次信息，改善檢測、估計、識別、評估和決策的性能。例如相參積累與非相參積累相結合、短時間相參與長時間非相參結合、低分辨與高分辨相結合、低分辨搜索與高分辨確認結合、自適應處理與知識輔助相結合、統計處理與非線性處理相結合、檢測問題與分類問題相結合等。

目標探測手段發展趨勢

工作平台是雷達賴以存在的幾何空間，是決定雷達獲取信息方式的基本要素，也是雷達技術發展和體制創新的重要途徑之一。新平台的合理利用，有可能使得雷達的探測方式、回波模型、信息提取、系統構型、實現技術、探測效能等方面發生根本性變化，進而為動目標探測技術的發展提供新的動力和機遇。目前發展的雷達新體制包括認知雷達、多輸入多輸出雷達、無源雷達、凝視雷達、量子雷達、分散式相參雷達、超寬頻雷達等，朝著智能化

、多源化、網路化、軟體化、無人化、一體化的方向發展。

1）認知雷達。認知雷達是針對複雜電磁環境下目標探測提出的一種新體制雷達，其構成閉環的全自適應雷達處理架構，使得雷達能夠通過與環境的不斷交互和學習，獲取環境的信息，不斷地調整雷達接收機和發射機參數，自適應探測目標，從而實現實時自動發現、鎖定、跟蹤、管理和評估目標的目的，尤其適用於複雜電磁環境。具備對環境和目標信息在線感知和記憶能力，結合先驗知識，可以實時優化雷達發射和接收處理模式，達到和目標及環境的最優匹配，提高目標探測性能。

2）MIMO雷達。MIMO 雷達是利用多個發射天線同步地發射分集的波形，同時使用多個接收天線接收回波信號，並集中處理的一種新型雷達體制。相比於傳統雷達，MIMO雷達在發射波形、陣列結構等方面有著更大的靈活性，同時也有更多的自由度。因此，將MIMO雷達用於動目標探測，能顯著提高系統的目標檢測、跟蹤、識別和參數估計等性能。

3）量子雷達。量子雷達將量子信息技術引入預警探測領域，構建探測新體制，通過對量子資源的利用，實現多維度量子態調製和高靈敏度檢測，提升多維度調製信息對抗、精細識別、作用距離等性能。量子信息技術中信號的產生、調製和接收、檢測的對象均為單個量子，因此整個接收系統具有極高的靈敏度，大大提升雷達對於微弱目標，甚至隱身目標的探測能力。

4）太赫茲雷達。太赫茲是電磁頻譜上頻率為0.1~10 THz 的輻射，介於無線電波和光波之間。太赫茲波具有穿透性強、安全性高、定向性好、帶寬高等特性。一方面，它的波長很短，因而可以用於探測更小的目標和更精確的定位；另一方面，有著非常寬的帶寬，大大超過現有隱身技術的作用範圍。因此，太赫茲雷達具有很強的探測隱身目標能力。

5）網路化、軟體化、多功能雷達。未來的雷達探測技術將突破現有思路的束縛，由目前集中式的信息獲取、基於設備的探測模式、單頻段單極化的系統構成向分散式信息獲取、基於體系的探測模式、多頻段多極化的系統構成等方向拓展。主要特徵將是網路化、軟體化、多功能及高維信號空間處理。網路化雷達綜合應用了現代雷達組網技術與遠程遙控等技術，具有較強的抗摧毀能力、抗干擾能力、反隱身能力和低空探測能力；而軟體化則使得雷達成本降低的同時，可靠性得到進一步提高；同時，多功能化使得未來的雷達同時具有空中監視、海面搜索、指揮和控制功能，大大擴展了雷達的應用範圍。

結論

雷達低可觀測目標探測問題是一個探索性強、難度大而又具有強烈背景需求的研究領域，當前該領域的研究已進入了一個不斷深化理論與實踐的結合，深化現實與未來的聯繫，從而實現螺旋式科學推進的發展階段。只有建立了新的理念，在理論上有所突破，技術上有所發展，手段上有所創新，才能進一步推動雷達低可觀測目標探測技術的大發展。

參考文獻（略）

課題組介紹：海軍航空大學海上目標探測課題組是何友院士信息感知與融合團隊的重要組成，以提高海洋環境下海上信息感知與融合能力為目的，長期深入開展海雜波與干擾特性、海上目標檢測、跟蹤和識別、對海探測新體制和新機理、海上探測試驗與評估等研究，成果在多型雷達中得到了應用，建有「海戰場信息感知與融合技術」國家級實驗教學示範中心、「海戰場信息與通信工程」國家級虛擬模擬實驗教學中心、軍隊、山東省重點實驗室、山東省海洋觀測監測工程技術協同創新中心等。

基金項目：國家自然科學基金項目（61501487，61401495，U1633122，61471382，61531020）；山東省自然科學基金項目（2015ZRA06052）；航空科學基金項目（20162084005，20162084006，20150184003）；山東省「泰山學者」專項；科協「青年人才托舉工程」專項。

注：本文發表在2017年第11期《科技導報》，歡迎關注。本文部分圖片來自互聯網，版權事宜未及落實，歡迎圖片作者與我們聯繫稿酬事宜。

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