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他已通过模拟验证了新理论的可行性,现在需要的是将这些算法逐步实现。
一旦完成,这将显着提升歼轰7改型电子战飞机的性能,甚至可能让飞机能够追踪到超出常规雷达探测范围的目标。
四天后,许宁和徐舒再次召集14所的研究团队回到实验室。
“大家应该都读过我和徐研究员关于容积卡尔曼滤波(CKF)的论文了吧?”
许宁接过郭林科递来的纸笔,问在场的工程师们。
众人点头表示确认。
“理论上,CKF算法可以在非线性环境中进行雷达校准和目标预测,并且结合最大似然估计,可以有效处理多个目标的数据。”
许宁解释道,这个概念对于在场的专家来说并不陌生。
“然而,在实际操作中,我们会遇到信号丢失和大量杂波的问题,这意味着CKF算法的效果会打折扣。”他继续说道。
“因此,与其尝试消除所有干扰,不如考虑如何利用这些杂波来增强我们的被动探测能力。具体来说,就是利用第三方杂波。”
工程师们围坐在会议室里,气氛突然因一个念头而变得活跃。许宁身后的同事眼睛一亮,分享了一个有趣的类比:
“我弟弟在潜艇部队服役,他提到冷战期间有个策略:潜艇会在某个位置放置水雷,然后定时引爆。
通过爆炸产生的声波,潜艇可以在不暴露自己的情况下探测周围的目标,这种方法比传统的被动声纳更有效。”
这个比喻让其他人恍然大悟,意识到他们正在讨论的第三方信号源原理与之相似。
无论是民用气象雷达、通讯塔发出的信号,还是友军或敌军的雷达波,都可以作为探测工具。
信号越强、越有规律,探测效果就越好。
“我们还改进了郭工提到的PRI算法,结合序列差直方图法,这两种技术相结合,在电子战中将发挥出巨大的威力。”许宁补充道。
他解释说,海战的速度虽然以分钟计算,但电子战却发生在微秒之间,目标移动速度极快,因此对数据处理的精度和速度要求极高。
为了应对这些挑战,他们开发了一套基于随机有限集理论(RFS)的方法。
许宁从桌下拿出厚厚的一叠纸,上面满是复杂的计算。
同事们看得目瞪口呆,尤其是郭林科,几乎要惊呼出声。
许宁开始讲解RFS的基本概念,纸上已经打印好的内容让他省去了书写的时间。
“简单来说,随机有限集是一种数学模型,用来描述在一个特定空间内可能出现的对象集合。
它允许我们处理不确定数量和位置的目标,非常适合用于我们的被动探测系统研发中。”
经过四个多小时的深入讲解,房间里只剩下荧光灯管的嗡嗡声。
每个人都沉浸在刚刚听到的新知识中,思考着如何将这些理论应用到实际工作中。
许宁喝了一口茶,问:“还有问题吗?”
沉默持续了一会儿,显然大家还需要时间来消化这顿信息盛宴。
即使是有系统辅助的徐舒,也花了不少时间才彻底搞明白这个复杂的概念。
“这……”
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