从20世纪30年代起，用电磁波探测目标的雷达技术逐步被应用于防空。雷达最基本的功能，是对目标进行检测、跟踪、成像和识别，而在这四个基本功能中，识别功能是真正使雷达能够判断目标属性、在战时提升军队信息获取能力的重要功能。早在20世纪80年代雷达目标识别就被美国列为国防关键技术，受到美国等发达国家的高度重视。

　　据杜兰介绍，从本科毕业设计时开始接触了雷达目标识别，到后来长期的学习、实验中，她逐渐了解到雷达目标识别是一个很小众的科研方向，在我国专门负责这块领域的科研人员寥寥无几。但是不可否认的是，雷达目标识别研究虽难，却是当时非常重要的军事技术。而让雷达识别目标的过程更加智能，这在当时的中国，是最具挑战性的研究方向，是一个不同学科间的“交叉地带”。对于雷达智能化这一项目，她解释道：“智能化的雷达和人工智能有些相似。不但能探测、跟踪目标，还能进一步判断目标的属性。”

　　在师从保铮院士期间，杜兰接触到这一新兴并充满挑战的领域。“虽然读博期间取得了一些成绩，但是，博士快毕业时更多的却是危机感和瓶颈感，”杜兰坦承，“我们在雷达信号处理方面的研究是有优势的，但在机器学习和模式识别方面还有很大欠缺。要想让雷达目标识别研究更进一步，在结合雷达回波特性的基础上，还需要具备最新的机器学习和模式识别方面的知识。”出于这个原因，2007年9月，她前往美国杜克大学进行博士后访问学习。她所在的Lawrence Carin教授研究小组做的是基础的贝叶斯统计机器学习研究。正是这段时间，杜兰逐渐意识到让雷达具有更好的“学习”乃至“思考决断”的能力，才是让雷达智能化的关键。（央视网）