每年数以亿计的昆虫、候鸟和蝙蝠等空中动物在全球范围内远距离迁飞，显著影响空中生态系统的结构和功能。随着全球气候和环境的不断变化，空中生态环境也在迅速恶化，对人类的生命和健康构成了严重威胁。为了保护空中生态环境，首要任务是对其进行有效监测。天气雷达具有大范围、全天时、全天候监测能力，可覆盖百千千米空间尺度，是监测和研究宏观空中生态的有效工具。十余年来，天气雷达空中生态监测领域取得了突破性的进展，极大提高了对空中迁飞动物的探测能力，可有效弥补传统监测手段存在的覆盖范围小和时间分辨率低等技术局限。天气雷达已在全球范围内的生物多样性保护、迁飞性虫害监测、疫源疫病传播防控等重大空中生态议题中发挥着日益重要的作用，有效填补了宏观生态研究空白。目前，美国、欧洲和中国分别建立了全球三大天气雷达网，为空中生态研究提供了重要的基础设施和数据支持。本文详细阐述了当前全球天气雷达空中生态监测的科学研究进展，以及通过天气雷达揭示的空中动物迁飞科学规律。然后，对天气雷达生态监测中迁飞动物的电磁散射建模、雷达回波提取、群体参数反演、雷达观测验证实验，以及宏观迁飞模型等关键技术进行了梳理和总结，并详细介绍了中国天气雷达空中生态监测的进展情况。最后，对未来发展方向进行了展望，指出针对中国当前农业迁飞性害虫和鸟类宏观迁飞等重大监测需求，需要在扩维探测、多参反演、多源预测等方面深入研究和探索，以进一步解读重大动物迁飞事件、分析宏观迁飞规律、揭示空中生态对气候变化的响应。

雷达复杂环境低慢小目标检测是一项具有挑战性的任务，而利用深度学习以及数据特征融合等方法是解决这一难题的有效手段。本文在雷达地图融合检测网络（Radar Map fusion Detection Network， RMDN）的基础上进行了优化，主要优化方向为将雷达与地图信息在检测过程中进行重要性程度区分，具体优化内容为减少地图特征提取模块的网络深度，加入通道注意力机制，让神经网络自主学习雷达信息与地图信息特征的权重，使神经网能够更好地利用地图信息对雷达目标进行辅助检测。在此优化基础上，本文重新设计出了雷达地图融合检测网络RMDN-V2。算法的主要思想为利用卫星遥感地图来提供背景环境信息，作为雷达信号检测的辅助，通过将目标背景中的特征信息融入检测决策中，提高目标检测的准确性和鲁棒性，减少对强杂波和移动物体的干扰敏感性，改善目标检测算法在复杂环境下的表现。最后的无人机雷达实测数据实验结果表明，本文所做的针对性优化是有效的，RMDN-V2的检测性能优于原始的RMDN，同时本文算法检测性能远超传统的雷达检测算法，同时也优于目前主流的一些深度学习雷达目标检测算法。本文为解决当下低慢小目标检测的难题提出了新的算法。

本文针对传统雷达存在的主要问题，着眼软件化雷达发展与应用需求，对软件化雷达的开放性、灵活性及敏捷性等主要特性进行了系统分析，给出了开放性、灵活性和敏捷性的概念内涵及实现要求，并将软件化雷达与传统雷达进行了全面的对比分析，揭示了软件化雷达的本质特征和性能优势。在此基础上，提出开展软件化雷达技术体制分析的总体思路，从软件化雷达系统架构、软件化雷达前端、软件化雷达处理平台及软件环境、软件化雷达应用软件等方面系统分析了软件化雷达技术实现要求，指出基于层次化模型的模块化开放式系统架构是软件化雷达设计的顶层要求，是实现软件化雷达系统开放性、灵活性、敏捷性的重要基础和灵魂。必须打破传统雷达前端设计思路束缚，充分开放前端资源，合理划分功能模块，实现模块间解耦和组件化应用。必须在传统雷达后端基础上，采用集成框架和中间件等技术，实现软硬件平台解耦和架构可扩展。应用软件必须采用组件化设计，并注重提高组件的复用性。根据分析结果，明确提出开放式系统架构、层次化系统设计、模块化功能划分、组件化软件开发以及软硬件解耦等是软件化雷达技术体制的本质特征和核心内容，其根本要求是遵循软件化雷达相关标准规范，从而为软件化雷达技术应用及装备发展提供指导。

地基深空探测雷达通过主动发射电磁波，并接收反射信号，实现对深空目标的精确测量，是研究月球、近地小行星、类地行星等深空目标的重要手段。地基深空探测雷达可以高精度测量深空目标的轨道、自转、形貌等特征，具有全天时全天候观测、精确测距、高分辨率成像等优势，对近地小行星防御和行星科学研究具有重要意义。本文介绍了地基深空探测雷达的概念内涵，梳理了地基深空探测雷达系统的国内外发展现状，回顾了地基深空探测雷达过去数十年间取得的重要历史贡献，包括月球表面高分辨率成像与永久阴影区水冰探测、近地小行星精细形貌特征获取、近地小行星轨道与自转等物理特性精确测量、近地小行星撞击防御任务处置效果快速评估、类地行星表面高分辨率成像与地质结构研究等一系列重要研究成果。在此基础上，本文介绍了分布孔径深空探测雷达的创新机理，通过多部雷达单元协同观测，可突破传统集中式体制地基深空探测雷达的口径和发射功率物理极限，形象称之为“中国复眼”雷达。最后，本文介绍了分布孔径深空探测雷达系统研制与观测实验等最新研究进展，展示了分布孔径深空探测雷达对月球二维成像和三维成像的实验结果，并对地基深空探测雷达的未来发展趋势进行了展望。

多功能雷达（Multi-Function Radar， MFR）是先进体制雷达辐射源的典型代表，其能够在雷达时间线上对多个目标调度多个同时执行的任务，具有波束指向瞬时调度、工作模式灵活动态、信号调制复杂多变的特点。随着计算智能、认知理论、数字阵列、软件自定义及硬件可重构系统的不断发展，先进多功能雷达系统自由度和性能潜力不断提升，给现代电子侦察与对抗系统带来了巨大挑战。本文首先较为全面地给出了雷达系统行为的分类，依据雷达系统行为活动的内容与目的将雷达行为分为推理行为、决策行为和动作行为三类，并从雷达方和侦察方两个不同视角对上述三类行为进行了归类划分。然后围绕对先进MFR系统行为的感知识别难题，从侦察方视角对多功能雷达行为进行分析识别的侦察分析模型建模表征、雷达系统外显行为识别、内隐行为推理以及对未来行为预测等四方面对相关基础理论、实现技术的研究进行了全面梳理，并对未来研究面临的挑战和重点进行了分析，旨在为针对先进MFR系统行为相关的后续理论研究与技术发展提供有益参考。

大规模无人机（Unmanned Aerial Vehicle， UAV）集群通过部署大量低成本无人机，依靠协同感知、信息共享和分工协调完成各类复杂任务，具备高度的智慧性和自主性，已逐渐成为无人机集群技术未来的发展趋势。大规模无人机集群十分依赖高精度定位技术，以维持集群稳定、避免相互碰撞、实现目标指引。然而，在现有的主要导航定位方式中，微机电（Micro-Electro-Mechanical System， MEMS）惯性导航存在严重的累积误差，而复杂电磁环境下卫星导航易受到干扰，均难以实现高精度相对定位和长时间全局定位。针对这一问题，本文依靠通信测距技术，实现无人机集群内部高精度相对测距，修正惯导定位误差，为无人机集群在卫星导航拒止条件下执行任务提供高精度导航定位服务。本文建立了惯性导航定位模型和通信测距信号模型，构造了基于最大后验概率（Maximum A Posteriori， MAP）方法的融合定位问题，推导得到了该定位问题的克拉美-罗下界（Cramér-Rao Lower Bound， CRLB），并提出了一种基于高斯牛顿优化的全信息融合定位方法。针对长距离飞行中，测距精度远高于惯导定位精度的场景，本文提出了一种基于优超函数算法（Scaling-by-Majorizing-A-Complicated-Function， SMACOF）的高精度测距辅助定位方法，通过建立高精度相对坐标和最优变换参数估计，实现最优位置估计，并分析了该方法的性能改进程度。最后，通过数值仿真验证本文所提出的方法能够将融合后的定位标准差降低至惯导定位标准差的，能够渐进达到CRLB性能。