第228章 算法瓶颈与团队攻坚(第1/2页)

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项目指挥中心内，空气凝重得几乎能拧出水来。

已经是连续第三个不眠之夜，但算法组的突破依然遥遥无期。

李文军揉着布满血丝的眼睛，声音沙哑地向秦念汇报：秦工，我们试遍了所有已知的滤波算法。

在模拟的强电磁干扰环境下，目标锁定率始终卡在百分之六十七，距离百分之九十的硬指标差得太远。

他调出测试数据，指着屏幕上剧烈波动的曲线：您看，这是传统维纳滤波器的表现，在干扰强度达到阈值后，系统就开始丢失目标。

吴思远补充道，语气中带着疲惫：我们尝试了卡尔曼滤波、自适应滤波，甚至最新的小波变换。问题在于，传统的思路都是抗干扰——试图过滤掉所有噪声。但干扰强度太大时，连真实信号也被过滤掉了。

指挥中心里，算法组的成员们个个面色凝重。这个瓶颈不突破，系统就等于瞎了眼睛，再先进的拦截弹也无法发挥作用。

秦念站在巨大的战术板前，目光扫过那些复杂的公式和算法流程图。她知道，这不是团队成员不努力——过去七十二小时里，每个人都只休息了不到十小时。问题在于思路被传统框架限制住了。

我们都陷入了一个思维定式。秦念突然开口，声音清晰而冷静，打破了指挥中心的沉寂。她拿起电子笔，在战术板上画了一个简单的示意图：为什么一定要干扰？为什么不换个思路，学会在干扰中目标？

她画出两个重叠的信号波形：就像在嘈杂的战场上，优秀的老兵不是让战场安静下来，而是学会在炮火声中分辨出特定的脚步声。

李文军眼睛一亮，立即领会了秦念的意思：秦工的意思是...我们不与干扰正面对抗，而是利用干扰特征来辅助识别？

正是。秦念点头，手腕快速转动，在战术板上画出全新的算法架构，干扰信号并非完全随机，它们往往具有特定的统计特征。我们可以为每个疑似目标建立动态的特征滤波器，不是过滤掉干扰，而是利用干扰模式的差异性来增强目标识别。

她详细解释道：想象一下，在人群中找人。传统方法是让所有人都静止不动，但我们可以在动态中识别特定人的行走姿态、摆手幅度等特征。

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