张恒总结道：“第一步，是移植‘穿云探雷’的核心技术，看看在空中探测中还有哪些短板。”
话音刚落，团队就投入到了紧张的工作中。
实验室里，大家正在对“穿云探雷”的系统进行拆解分析。
“这个多普勒滤波模块，在地面探测中发挥了很大作用，但在空中恐怕就不够用了。”
徐占龙皱着眉头：“空中目标的运动速度更高，多普勒频移也更大，我们需要重新设计滤波参数。”
“雷达的发射功率也要加大。”
陈铭衡看着屏幕上的数据说：“地面目标的散射特性比较稳定，但空中目标的反射信号更弱，需要更强的发射功率来提高信噪比。”
林森也发现了问题：“目标识别算法也要升级，现有的特征库主要针对地雷，对导弹的识别率恐怕不够理想。”
张恒凝重地点点头：“看来，我们不能简单照搬‘穿云探雷’的技术，必须根据新的需求，进行全面的优化和改进。”
就这样，一场艰巨的攻关拉开了序幕。
团队日夜奋战，一次次对系统进行调试和测试。
现实远比想象中更加严峻。
“这套算法移植到‘穿云探鹰’上后，识别率只有60%，远远达不到实战要求。”
林森沮丧地说：“导弹的种类太多，飞行轨迹也千变万化，现有的模型很难适应。”
“我们的新型天线阵列，在地面试验中表现良好，但在飞行平台上却出现了严重的振动干扰。”
陈铭衡也遇到了瓶颈：“飞机的机动会产生复杂的多普勒效应，对雷达成像质量影响很大。”
张恒看着失落的团队，鼓励道：“困难是暂时的，我们不能被眼前的挫折吓倒！
‘穿云探雷’的成功，就是在无数次失败中锤炼出来的。我们要敢于突破常规，勇于创新，在‘穿云探鹰’上书写新的篇章！”
大家重新振作起来开始了新一轮的攻关。
“我们可以借鉴复合材料的设计，开发一种新型振动隔离装置，降低飞机机动对雷达的影响。”
“针对导弹目标，我们可以引入深度强化学习，让算法自主进化，不断积累经验。”
“我们还可以探索一些非常规的探测手段，比如毫米波、红外等，形成多传感器融合，扩大探测范围。”
“穿云探鹰”的研发，进入了最关键的攻坚阶段。
张恒和团队成员们日以继夜地工作，不断对系统进行优化和改进。
“我们在信号处理上做了新的尝试，引入了压缩感知的理念。”
徐占龙指着屏幕上的一组数据说：“通过随机投影和稀疏重构，我们可以在不降低分辨率的情况下，大幅压缩数据量，提高处理速度。”
“但在实际应用中，我们发现这种算法对噪声非常敏感。”
陈铭衡皱着眉头：“复杂的空中环境会产生大量的杂波，导致重构误差增大，影响目标识别的准确性。”
林森也面露难色：“我们尝试了多种降噪方法，但效果都不太理想。空中目标的信号特征变化太快，很难用传统的滤波器来消除干扰。”