前言

近年来，随着空天技术的快速发展、国际形势的复杂多变，来自空天领域的安全威胁日趋严峻。民用无人机、滑翔伞、空飘气球等新型目标“黑飞”现象频发；要地周围电磁频谱日益拥挤，电磁干扰特性复杂；边境、海岸线及气象条件复杂多变，导致异常空情数量快速增长。面对越来越复杂的空天预警态势，急需新的方法和手段解决预警情报人员对空天目标识别难、判性难的问题。

与此同时，随着预警探测手段的不断丰富、能力的不断提高，预警情报系统产生了多元、异构、海量的预警情报数据。这些数据具有典型的大数据特征，数据中蕴含着大量有价值的用于目标研判识别的证据信息。预警情报分析指基于海量的预警情报数据，利用大数据、人工智能等前沿信息技术，对预警情报大数据中蕴含的特征、规律和关联关系等用于目标研判的证据进行挖掘分析，利用挖掘出来的证据，结合实时瞬态预警情报信息，实现对空天目标的研判识别。本书针对制约预警情报分析发展的核心算法问题，以预警情报分析需求为牵引，着眼于预警目标的研判识别需要，开展预警情报智能分析算法研究；基于综合航迹、原始航迹和回波显影等数据，利用智能优化、分类、聚类、神经网络等技术，对预警目标的有效运动特征、雷达散射截面积（Radar Cross Section，RCS）特征、回波显影特征，以及预警目标航线规律、空域规律、关联关系等提出挖掘分析算法。本书构建的智能算法能够提取情报数据中蕴含的目标特征性、规律性、关联性知识，进而为预警目标的研判、识别提供证据支撑。

本书内容以李宏权及其学生的研究成果为核心，吸收了部分科研课题的研究成果，是课题组全体人员智慧的提炼和升华。这里要特别感谢空军预警学院熊家军教授、肖兵教授，他们对本书提出了许多宝贵的意见；还要感谢空军预警学院预警情报系蔡益朝主任，感谢他对本书撰写工作的支持。预警情报智能分析算法研究是一个开集问题，本书给出的六种典型算法只是预警情报智能分析算法研究的开始，希望本书能够对从事该领域研究的相关人员给予一定的启发和帮助，激发大家深入开展预警情报智能分析算法研究的热情。

本书得到某科研重点课题（课题编号：KJ20182A020120），以及空军预警学院“雷达情报分析与应用”精品课程建设的支持。

尽管我们做出了最大的努力，但由于本书内容涉及多个学科、知识面宽，有些算法还处于不断发展之中，难免存在疏漏之处，恳请专家和广大读者批评指正。

著者

2023年1月