地——地导弹落点的精度和密集度的统计评定

本文为统计数学方法在导弹落点精度和密集度评定中的直接应用。众所周知,运用正态总体的期望值和方差的假设检验方法可以鉴定落点的精度和密集度。然而,这种鉴定方法如何与火力运用相结合,则是需要研究的问题。本文将在这方面进行论述。文中给出了射击精度评定的简易方法,制作了精度鉴定曲线。对于射击密集度,运用了Bayes统计决策方法给出鉴定方案。并讨论了验前信息对于决策区的影响,特别是在冒同样风险下对试验次数的影响。理论表明:验前信息的使用将明显地减少试射次数。这对于加速武器的定型、对于加强战备有着直接的意义。     

Bayes 试验分析中验前分布的表示

结合武器系统试验鉴定中的问题，研究Ｂａｙｅｓ方法运用中的验前信息表示问题。文中运用自助（Ｂｏｏｔｓｔｒａｐ）方法和随机加权法确定验前分布。对于多种信息源之下的验前信息，给出了验前分布的融合估计。对当前工程实践中常用的方法及存在的问题，提出了看法和处置方法。     

小子样下命中概率的估计

研究了当试验次数较少时 ,命中圆域的概率估计。给出了自助估计法和融合估计方法 ,对于估计的精度进行了分析。方法易于实现 ,适用于工程应用     

谱分析方法在仿真结果分析中的运用

文中给出了谱估计的分析，并将它直接应用于仿真系统输出量的特性分析。对于仿真的可信性问题，讨论了相容性检验方法，特别是小子样现场试验下，仿真与现场试验之间的一致性问题。     

正态总体下分布参数的Bayes序贯估计

论述正态总体分布参数的序贯估计和Bayes序贯估计问题。在Stein的双子样序贯估计的基础上 ,构造了Bayes双子样序贯估计 ,并作了剖析。此外 ,为了适应当前试验场地“试试看看 ,看看试试”的试验分析和鉴定的需要 ,给出了以序贯Bayes检验为基本出发点 ,使检验和序贯估计相联合的分析方法     

落点测量误差对于再入飞行器的精度鉴定、估计及发射数的影响分析

本文论述落点测量误差对于再入飞行器的精度评估及发射次数的影响。文中给出了测量误差对于统计鉴定的OC函数的影响分析,同时讨论了在犯两种错误的概率不变的前提下,测量误差对于发射数的影响。分析表明,为了补偿犯两种错误的概卑(不增大),将使发射数增加。对于Bayes决策(Bayes假设检验),也有类似情况。至于统计估值,在保持相同的置信区间之下,测量误差的存在将使置信概率下降。     

离散目标群毁伤数的概率分布——兼及火力运用研究中的规划论模型

在战略核反击中,为了提高对目标群的毁伤效果,要求给出多发射击之下破坏目标群中单个目标数的概率分布。过去,人们对于所有可能出现的各种不同情况,应用组合方法,给出毁伤目标数的概率分布。这就是所谓“穷举法”。这种方法在目标数以及发射数较多时就显得烦琐了。为此,本文运用目标状态的概念,应用Chapman-方程,给出在任意次打击之下目标群所处状态的概率。在计算过程中运用了递推运算方法。因此,比较简便且有规则。在此基础上可以方便地给出毁伤目标群中单个目标数的概率分布。在上述概率分布计算过程中,对每个目标打击时所需发射的弹的数量是给定了的。从最大限度地发挥导弹核武器的射击效果出发,存在一种最优打击方案(这就是所谓火力规划问题)。一般地说,它包含了两方面的问题:爆心投影点的选取以及对每个爆心投影点所发射导弹数的配置。第一个问题我们过去已进行过一些讨论。本文将对导弹核武器的最优配置问题进行讨论。着重点是形成火力配置的规划论模型。     

最大射程的统计评定

本文讨论最大射程的统计评定方法。首先,我们考虑内、外弹道各干扰因素对射程的影响,由此给出计算最大射程的方案——所谓干扰量补偿方法。其次,引入统计假设检验方法。最后给出了发动机熄火时间的最小平方估计。     

基于随机加权法的BAYES精度评定

从工程应用的角度出发 ,在极小现场子样条件下 ,讨论了如何利用验前信息与现场子样来对导弹的命中精度进行评定 ,将随机加权法与BAYES方法结合起来 ,提出了基于随机加权法的BAYES精度评定方法 ,并通过算例证实了方法的正确性     

关于自适应滤波技术的一些思考

本文研究工程实践中应用Ｋａｌｍａｎ滤波时出现的滤波异常现象。文中从滤波异常的检测出发,由此构成动力学噪声方差阵的自适应估计。对于常用的衰减记忆滤波,提出了衰减因子的自适应确定方法,对于未知的动力学噪声和观测噪声的方差阵,运用Ｂａｙｅｓ－ＭＬ估计方法给出了递推估算方案。对于构造自适应滤波的技术途径,提出了一些看法。