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  多维度协同勘探与制导作为现代集群效能倍增器，已成为前进体系化才能的要害打破口。在杂乱电磁环境下，双/多基合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）因其共同的收发分置构型表现出明显的优势，在分布式侦查、高精度协同定位、多维度态势感知等要害使命中发挥着重要支撑效果，大幅度的前进了集群体系的协同效能。

  在智能化年代加快演进的布景下，人工智能技能正在重构集群协同体系的技能范式。尤其在态势感知与准确制导范畴，深度神经网络与认知计算技能的深层次地交融，使SAR打破传统成像枷锁，在成像分辨率与特征解译精度方面完成量级前进。

  该文聚集人工智能赋能的协同勘探与制导新质才能生成，从勘探和制导两个层面，体系性论述了人工智能技能下双/多基SAR的协同勘探与制导技能讨论研讨现状、开展的新趋势，并环绕其体系的实时性、鲁棒性、抗搅扰性等前沿问题做了展望。

  在协同勘探层面，传统SAR成像质量易遭到相干斑噪声、呼应旁瓣以及运动误差等要素的束缚，极度影响SAR图画的剖析和解译，而AI技能正体系性改造SAR协同勘探体系。在成像方面，深度神经网络构建动态补偿架构，有用按捺相干斑噪声与运动相位畸变，生成对立网络明显压低旁瓣搅扰；辨认环节交融散射特征图谱与自适应检测算法，大幅度的前进杂乱使命方针的特征解译才能。在大局定位盯梢方面，集成强化学习与贝叶斯推理结构，打破非凸优化束缚，完成多方针轨道的智能计算；经过体系构建“感知—决议计划”闭环架构，选用注意力机制强化要害特征提取，同步优化多基地协同效能，能够为决议计划供给高置信度的态势感知支撑。

  在协同制导层面，人工智能技能也在引领集群协同制导范式立异。针对双/多基SAR成像构型与制导轨道的强耦合束缚难题，深度强化学习构建动态自适应优化结构，可打破传统解析办法在不确定性条件下的求解壁垒。经过多维束缚建模与实时态势感知，智能算法可完成成像几许参数与飞翔轨道的协同优化，生成契合目的的自适应制导战略，有用处理了高动态场景下的非凸优化窘境。将传统离散的制导环节晋级为“感知—规划—操控”闭环体系，明显地增强杂乱电磁环境下多渠道协同制导的鲁棒性与呼应速度，为准确制导使命供给中心支撑。

  该文展望，跟着人工智能技能的继续前进与使用范畴的不断拓宽，在勘探和制导方面，SAR技能将迎来愈加宽广的开展前途。一起，该文提出未来应聚集体系智能化、鲁棒性、抗搅扰性和信息交融技能，前进集群智能化水平，推进人工智能技能在集群协同勘探与制导范畴的使用。