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。
吴思远猛地站起来，激动地接话：这思路太妙了！而且系统的并行架构天然适合这种处理方式！我们可以分区域建立数百个微型滤波器，同时工作！
思路一旦打开，解决方案就变得清晰起来。李文军立即开始数学建模，在白板上快速推导特征提取的数学表达式。吴思远则着手设计并行计算架构，充分利用系统的1024个计算核心。
整个算法组重新焕发了活力。年轻的研究员们围在两位组长周围，有的负责编写仿真程序，有的准备测试数据，有的研究干扰信号的统计特性。
秦念看着重新忙碌起来的团队，满意地点点头。她走到咖啡机前，为几位核心成员各接了一杯咖啡。休息十分钟，然后我们继续。
就在这时，她的加密通讯器震动起来。是陆野。
念念，柳玉琴那边有动静了。陆野的声音透过话筒传来，背景是各种监控设备的轻微噪音，她刚刚与在城西公园接头，传递了关于仿生导流结构的情报。看来他们对你上次的资料很感兴趣。
秦念走到指挥中心的隔音区，压低声音：让他们继续感兴趣吧。那份资料里的创新点，特别是关于高温下材料界面反应的错误数据，足够浪费他们半年时间。
不过有个新情况。陆野语气严肃起来，我们监测到与一个代号的上级联系。这个似乎是归燕计划在境内的最高负责人，通讯使用了我们从未见过的量子加密技术。
秦念眼神一凝：能定位吗？
信号很隐蔽，使用了多重加密和跳频技术。但技术团队已经锁定了几个可能的区域，包括省城的几个科研单位和高校园区。
陆野顿了顿，补充道：更令人担忧的是，我们发现在项目立项后不久，就有人通过学术交流的名义，多次打听过你的研究方向和项目进展。
挂断电话，秦念陷入沉思。技术的突破与反间谍的斗争，如同两条并行的战线，都需要她全力以赴。而这个新出现的，显然比柳玉琴和都要危险得多。
回到指挥中心，新的算法框架已经完成了初步设计。李文军兴奋地向她展示：秦工，基于特征识别的算法框架已经搭建完成。我们准备先进行小规模仿真测试。
大屏幕上，仿真程序开始运行。在模拟的强干扰环境中，新算法不再试图消除所有噪声，而是在噪声背景中寻找特定的运动模式。
第一个目标识别成功！操作员报告，信噪比提升了6分贝！
第二个目标识别...成功！
随着测试的进行，结果越来越令人振奋。在新的算法框架下，系统在强干扰环境中的目标识别率显着提升。
但问题也随之出现。吴思远指着一段代码：当目标数量超过五十个时，计算负载会急剧上升。现有的并行架构需要优化。
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