2024年11月9日，第十九届“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛——2024年度“揭榜挂帅”专项赛在北京落下帷幕。此次大赛聚焦“卡脖子”技术，致力于解决实际问题，搭建青年投身关键核心技术攻关的阵地；同时，大赛坚持一视同仁、唯才是用的原则，拓展青年公平展示才华的舞台，并倡导团队合作、协同创新，鼓励青年敢于亮剑、攻坚克难，为高水平科技青年人才提供竞技擂台。自4月启动以来，大赛涵盖了人工智能、航空航天、新能源等多个领域，吸引了全国范围内的410余所高校和企业的1950余件作品参与。吕明阳助理教授指导的“基于自监督二阶交叉编码器的毫米波云雷达非气象目标识别模型”项目荣获特等奖。
获奖项目简介
基于自监督二阶交叉编码器的毫米波云雷达非气象目标识别模型
指导老师
吕明阳 南京大学前沿科学学院空间地球科学研究院
杜小平 中国科学院空天信息创新研究院
邱玉宝 中国科学院空天信息创新研究院
团队成员
梁书桐、李昌辉、杨博、王若水，倪昌浩、赵腾、金泽楷、崔恒
项目介绍
近年来，全球气候变化带来的极端天气愈发频繁，严重威胁了人民的生命财产安全，气象事业对国家的发展变得至关重要，而高质量的气象服务依赖于精确的气象信息，气象雷达作为气象研究的核心工具，提供了关于云底高度、降水和风场等关键信息。然而，毫米波雷达在探测时会同时接收到大量非气象目标的回波信号，如地物回波和晴空回波，这对气象数据的准确解读带来了挑战。
为了解决这一问题，本项目开发了一种基于物理约束的深度学习模型，该模型通过双路并行处理策略，显著提高了气象雷达数据中气象回波的自动识别能力，并提高了地物回波和晴空回波等非气象回波的识别准确率。实验研究显示，晴空回波识别准确率较传统方法提升了20%以上，地物回波识别准确率达到了98.1%的高水平。同时，该模型还解决了传统方法中耗时长、成本高和泛化能力差等关键问题，为下一代智能气象监测系统的研发提供了重要支持。
（相关链接：https://www.nju.edu.cn/info/3341/386821.htm）
