前言

近年來，隨著空天技術的快速發展、國際形勢的復雜多變，來自空天領域的安全威脅日趨嚴峻。民用無人機、滑翔傘、空飄氣球等新型目標“黑飛”現象頻發；要地周圍電磁頻譜日益擁擠，電磁干擾特性復雜；邊境、海岸線及氣象條件復雜多變，導致異常空情數量快速增長。面對越來越復雜的空天預警態勢，急需新的方法和手段解決預警情報人員對空天目標識別難、判性難的問題。

與此同時，隨著預警探測手段的不斷豐富、能力的不斷提高，預警情報系統產生了多元、異構、海量的預警情報數據。這些數據具有典型的大數據特征，數據中蘊含著大量有價值的用于目標研判識別的證據信息。預警情報分析指基于海量的預警情報數據，利用大數據、人工智能等前沿信息技術，對預警情報大數據中蘊含的特征、規律和關聯關系等用于目標研判的證據進行挖掘分析，利用挖掘出來的證據，結合實時瞬態預警情報信息，實現對空天目標的研判識別。本書針對制約預警情報分析發展的核心算法問題，以預警情報分析需求為牽引，著眼于預警目標的研判識別需要，開展預警情報智能分析算法研究；基于綜合航跡、原始航跡和回波顯影等數據，利用智能優化、分類、聚類、神經網絡等技術，對預警目標的有效運動特征、雷達散射截面積（Radar Cross Section，RCS）特征、回波顯影特征，以及預警目標航線規律、空域規律、關聯關系等提出挖掘分析算法。本書構建的智能算法能夠提取情報數據中蘊含的目標特征性、規律性、關聯性知識，進而為預警目標的研判、識別提供證據支撐。

本書內容以李宏權及其學生的研究成果為核心，吸收了部分科研課題的研究成果，是課題組全體人員智慧的提煉和升華。這里要特別感謝空軍預警學院熊家軍教授、肖兵教授，他們對本書提出了許多寶貴的意見；還要感謝空軍預警學院預警情報系蔡益朝主任，感謝他對本書撰寫工作的支持。預警情報智能分析算法研究是一個開集問題，本書給出的六種典型算法只是預警情報智能分析算法研究的開始，希望本書能夠對從事該領域研究的相關人員給予一定的啟發和幫助，激發大家深入開展預警情報智能分析算法研究的熱情。

本書得到某科研重點課題（課題編號：KJ20182A020120），以及空軍預警學院“雷達情報分析與應用”精品課程建設的支持。

盡管我們做出了最大的努力，但由于本書內容涉及多個學科、知識面寬，有些算法還處于不斷發展之中，難免存在疏漏之處，懇請專家和廣大讀者批評指正。

著者

2023年1月