“穿云探鹰”敏锐地捕捉到了每一个目标，即使是那些微弱的、隐匿的信号。
“检测率提高到了98%，虚警率降到了0.1%，这是一个令人满意的结果！”
但张恒没有放松警惕：“我们还需要模拟更多的场景，特别是那些极端恶劣的环境，来全面验证系统的强健性。”
接下来的几天，团队将“穿云探鹰”置于各种考验之中。
沙尘暴、电离层扰动、强烈降雨……
一个个挑战被逐一克服，“穿云探鹰”的性能在不断提升。
大家记录下测试的结果，分析问题出现的原因，并提出针对性的改进方案。
“通过这次数字孪生测试，我们对‘穿云探鹰’的性能有了全面的认识。”
张恒总结道：“下一步，我们要针对薄弱环节进行优化，让系统在真实的战场环境中，也能经受住考验。”
所有人都点头附和。
“穿云探鹰”在虚拟测试中暴露出的细节，都被团队成员们一一记录在案。
他们仔细分析测试的结果，梳理系统在不同场景下的表现，试图找出其中的规律和薄弱环节。
“从这次测试来看，‘穿云探鹰’在应对某些复杂干扰时，还有优化的空间。”
徐占龙皱着眉头，指着屏幕上的一张干扰分析图：“特别是在多源干扰同时出现的情况下，系统的抗干扰能力有所下降。”
“这可能是因为我们的干扰对抗算法还不够智能。”
林森若有所思地说：“现有的算法主要依赖于预先设定的策略库，在面对未知的干扰组合时，难以做出最优决策。”
“我们需要让算法具备自主学习和动态适应的能力。”
张恒的眼中闪烁着灵感的火花：“或许可以引入强化学习的思路，让算法通过不断的试错和反馈，自主优化对抗策略。”
大家纷纷点头，一个全新的优化方向逐渐清晰。
接下来的日子，林森和他的算法小组开始了一场智能算法的革新。
他们搭建了一个强化学习的框架，让“穿云探鹰”的干扰对抗模块像一个不断进化的“智能体”。
“通过海量的模拟数据训练，‘智能体’可以逐步掌握各种干扰场景下的最优对策。”
林森兴奋地解释：“它不再依赖预设的策略，而是可以根据实时环境的变化，自主调整和优化。”
在新算法的加持下，“穿云探鹰”的抗干扰能力得到了质的飞跃。
面对复杂多变的干扰组合，它能够灵活应对，始终保持稳定的探测性能。
与此同时，陈铭衡也没有闲着。
他们瞄准了系统集成和功耗控制这两个薄弱环节，开始了一系列的优化。
“我们需要进一步提高系统的集成度，减少模块间的衔接损耗。”
陈铭衡指着电路板上的一个芯片说：“这是我们新研发的一款多功能芯片，集成了信号处理、数据融合等多项功能，可以大幅简化系统的架构。”
在新芯片的加持下，“穿云探鹰”的体积和重量都有了明显的减小，载机的适配性大大提高。
功耗问题，则需要软硬件协同优化。