導(dǎo)彈試驗(yàn)的設(shè)計(jì)與評(píng)估（第三版）

目錄
第一篇 數(shù)學(xué)方法
第1章 Bayes 方法 5
1.1 概述 5
1.1.1 引論 5
1.1.2 Bayes 公式 6
1.1.3 Bayes 方法與經(jīng)典統(tǒng)計(jì)方法的比較 7
1.1.4 Bayes 學(xué)派觀(guān)點(diǎn)分析 10
1.2 先驗(yàn)分布的確定 10
1.2.1 確定先驗(yàn)分布的方法分類(lèi) 10
1.2.2 無(wú)信息先驗(yàn)分布的確定 11
1.2.3 有信息先驗(yàn)分布的確定 15
1.3 先驗(yàn)信息可信度的度量 22
1.3.1 概述 22
1.3.2 基于數(shù)據(jù)層面的可信度度量 24
1.3.3 基于數(shù)據(jù)物理來(lái)源的可信度度量 29
1.4 Bayes 統(tǒng)計(jì)推斷 33
1.4.1 Bayes 估計(jì)原理與方法 33
1.4.2 正態(tài)總體參數(shù)的 Bayes 估計(jì) 36
1.4.3 Bayes 估計(jì)的優(yōu)良性與誤差分析 41
1.4.4 考慮先驗(yàn)信息可信度的 Bayes 估計(jì) 42
1.4.5 Bayes 假設(shè)檢驗(yàn)及決策 49
1.5 小結(jié) 53
參考文獻(xiàn) 54
第2章 序貫分析 57
2.1 引言 57
2.1.1 歷史概述 57
2.1.2 序貫分析方法的引入 58
2.2 序貫概率比檢驗(yàn) (SPRT) 61
2.2.1 Wald 的 SPRT 方法 61
2.2.2 SPRT 的優(yōu)缺點(diǎn)分析 62
2.2.3 正態(tài)分布和二項(xiàng)分布的參數(shù)檢驗(yàn) 63
2.3 序貫概率比檢驗(yàn)的衍生方法 64
2.3.1 序貫網(wǎng)圖檢驗(yàn)法 64
2.3.2 序貫截尾檢驗(yàn)法 65
2.3.3 Bayes 序貫方法 66
2.3.4 多假設(shè) SPRT 方法 67
2.3.5 Bayes 序貫網(wǎng)圖檢驗(yàn)法 68
2.4 序貫截尾檢驗(yàn)的優(yōu)化分析 73
2.4.1 *優(yōu)參數(shù)的存在性 73
2.4.2 截尾 SMT 分析 76
2.4.3 對(duì)截尾模式的改進(jìn) 80
2.5 應(yīng)用案例 82
2.5.1 落點(diǎn)精度鑒定的 Bayes 序貫檢驗(yàn)法 82
2.5.2 落點(diǎn)精度鑒定的截尾 SMT 84
參考文獻(xiàn) 85
第3章 試驗(yàn)數(shù)據(jù)的建模與分析 86
3.1 幾種典型的數(shù)學(xué)模型 87
3.2 基于函數(shù)逼近的數(shù)學(xué)模型 89
3.2.1 多項(xiàng)式表示 90
3.2.2 樣條函數(shù)表示 95
3.2.3 稀疏表示 97
3.2.4 多元線(xiàn)性逼近 99
3.3 回歸分析簡(jiǎn)介 101
3.3.1 引言 102
3.3.2 線(xiàn)性模型的參數(shù)估計(jì) 103
3.3.3 假設(shè)檢驗(yàn) 106
3.3.4 自變量選擇 107
3.3.5 參數(shù)的有偏估計(jì) 110
3.3.6 非線(xiàn)性回歸分析簡(jiǎn)介 113
3.4 計(jì)算機(jī)試驗(yàn)的近似建模 115
3.4.1 基本元模型 115
3.4.2 傳統(tǒng) Kriging 模型 118
3.4.3 基于不平穩(wěn)假設(shè)的 Kriging 模型 122
3.4.4 基于區(qū)域不規(guī)則性的密度函數(shù) 128
3.5 小結(jié) 131
參考文獻(xiàn) 131
第4章 試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法 136
4.1 概述 136
4.1.1 引言 136
4.1.2 試驗(yàn)設(shè)計(jì)的一般考慮 137
4.2 因子設(shè)計(jì) 141
4.2.1 方差分析法簡(jiǎn)介 141
4.2.2 二水平完全因子設(shè)計(jì) 143
4.2.3 三水平完全因子設(shè)計(jì) 146
4.2.4 正交設(shè)計(jì) 148
4.3 *優(yōu)回歸設(shè)計(jì) 150
4.3.1 回歸的正交設(shè)計(jì) 150
4.3.2 *優(yōu)回歸設(shè)計(jì)準(zhǔn)則 152
4.3.3 考慮因素分布信息的*優(yōu)設(shè)計(jì) 157
4.4 計(jì)算機(jī)試驗(yàn)設(shè)計(jì) 166
4.4.1 常用的計(jì)算機(jī)試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法 167
4.4.2 均勻設(shè)計(jì) 169
4.4.3 仿真試驗(yàn)的序貫設(shè)計(jì) 177
4.4.4 本節(jié)討論 184
4.5 小結(jié) 184
參考文獻(xiàn) 185
第5章 毀傷效應(yīng)數(shù)值模擬的數(shù)學(xué)基礎(chǔ) 191
5.1 常規(guī)戰(zhàn)斗部毀傷效應(yīng)數(shù)值模擬 191
5.2 連續(xù)介質(zhì)力學(xué)的基本方程組 192
5.2.1 連續(xù)介質(zhì)的基本概念及運(yùn)動(dòng)描述 192
5.2.2 基本控制方程組 196
5.3 沖擊動(dòng)力學(xué)數(shù)值模擬方法 199
5.3.1 數(shù)值模擬方法簡(jiǎn)介 199
5.3.2 非線(xiàn)性動(dòng)力學(xué)有限元方法 200
5.3.3 SPH 簡(jiǎn)介 221
參考文獻(xiàn) 227
第6章 Monte Carlo 方法 228
6.1 概述 228
6.1.1 引言 228
6.1.2 基本思想和實(shí)現(xiàn)過(guò)程 229
6.1.3 隨機(jī)數(shù)生成 232
6.1.4 Monte Carlo 方法的收斂性 237
6.2 效率提高技術(shù)和改進(jìn)方向 239
6.2.1 Monte Carlo 方法誤差的特點(diǎn) 240
6.2.2 重要抽樣技巧 241
6.2.3 序貫 Monte Carlo 方法 243
6.3 Monte Carlo 方法在 Bayes 計(jì)算中的應(yīng)用 244
6.3.1 ABC 方法 244
6.3.2 MCMC 方法 245
6.3.3 RJMCMC 方法 246
6.4 應(yīng)用實(shí)例 251
6.4.1 落點(diǎn)精度鑒定 251
6.4.2 封鎖概率計(jì)算 253
參考文獻(xiàn) 257
第一篇 思考題 262
第二篇 導(dǎo)彈精度評(píng)估
第7章 精度評(píng)估概述 297
7.1 基本概念及研究現(xiàn)狀 298
7.1.1 武器裝備試驗(yàn)與評(píng)估 298
7.1.2 小子樣精度評(píng)估的工程背景 299
7.1.3 導(dǎo)彈分類(lèi)介紹 299
7.1.4 導(dǎo)彈試驗(yàn)精度評(píng)估研究現(xiàn)狀 300
7.2 Bayes 方法的應(yīng)用及先驗(yàn)信息 308
7.2.1 試驗(yàn)評(píng)估中 Bayes 方法的應(yīng)用 308
7.2.2 先驗(yàn)信息的類(lèi)型 309
7.3 試驗(yàn)預(yù)報(bào)、分析與評(píng)估概述 313
7.3.1 跟蹤數(shù)據(jù)、彈道數(shù)據(jù)處理與跟蹤設(shè)備精度分析 314
7.3.2 發(fā)射可靠性與飛行可靠性評(píng)估 315
7.3.3 射程預(yù)報(bào) 315
7.3.4 精度預(yù)報(bào) 316
7.3.5 殘骸落點(diǎn)預(yù)報(bào) 317
7.3.6 制導(dǎo)工具誤差分離 317
7.3.7 誤差分析與折合 318
7.3.8 組合導(dǎo)航誤差分離 319
7.3.9 射程評(píng)估 319
7.3.10 精度評(píng)估 320
7.3.11 試驗(yàn)設(shè)計(jì)與參數(shù)優(yōu)化 320
參考文獻(xiàn) 321
第8章 射前預(yù)報(bào) 328
8.1 發(fā)射可靠性評(píng)估 328
8.1.1 發(fā)射可靠性概念 328
8.1.2 發(fā)射可靠性涉及因素及相關(guān)信息收集 328
8.1.3 發(fā)射可靠性的成敗評(píng)估模型 329
8.1.4 發(fā)射可靠性下限確定 334
8.1.5 基于混合先驗(yàn)分布的發(fā)射可靠性評(píng)定 336
8.2 飛行可靠性預(yù)報(bào) 339
8.2.1 飛行可靠性相關(guān)因素 339
8.2.2 飛行可靠性分解與集成 339
8.2.3 飛行可靠性預(yù)報(bào)結(jié)果及置信度分析 343
8.3 射程預(yù)報(bào) 345
8.3.1 射程預(yù)報(bào)方法 345
8.3.2 實(shí)時(shí)射程預(yù)報(bào) 347
8.4 慣性制導(dǎo)精度預(yù)報(bào) 347
8.4.1 制導(dǎo)工具誤差預(yù)報(bào) 348
8.4.2 制導(dǎo)方法誤差預(yù)報(bào) 350
8.4.3 再入誤差預(yù)報(bào) 351
8.4.4 后效誤差預(yù)報(bào) 353
8.5 組合制導(dǎo)精度預(yù)報(bào) 353
8.5.1 組合導(dǎo)航機(jī)理 353
8.5.2 組合制導(dǎo)各傳感器精度源分析 355
8.5.3 景象匹配輔助導(dǎo)航系統(tǒng)落點(diǎn)精度預(yù)報(bào) 365
8.5.4 Monte Carlo 仿真預(yù)報(bào)組合制導(dǎo)精度 366
8.6 殘骸落點(diǎn)預(yù)報(bào) 368
8.6.1 氣動(dòng)參數(shù)影響分析 369
8.6.2 高空風(fēng)影響分析 370
8.6.3 測(cè)量數(shù)據(jù)精度影響分析 371
8.6.4 小結(jié) 372
參考文獻(xiàn) 373
第9章 彈道精度分析與精度折合 375
9.1 概述 375
9.2 彈道跟蹤數(shù)據(jù) 376
9.2.1 遙測(cè)數(shù)據(jù)精度分析 377
9.2.2 外彈道跟蹤數(shù)據(jù)分析 385
9.2.3 遙外數(shù)據(jù)的比對(duì) 385
9.3 慣性制導(dǎo)導(dǎo)彈的彈道精度分析 389
9.3.1 制導(dǎo)工具誤差分析 390
9.3.2 制導(dǎo)方法誤差分析 406
9.3.3 再入誤差分析 406
9.3.4 后效誤差分析 408
9.4 落點(diǎn)偏差折合 410
9.4.1 制導(dǎo)工具誤差折合及可行性條件分析 410
9.4.2 制導(dǎo)方法誤差折合 421
9.4.3 再入誤差折合 424
9.4.4 后效誤差折合 425
9.5 組合導(dǎo)航誤差分離與折合 427
9.5.1 組合導(dǎo)航導(dǎo)彈誤差分離 427
9.5.2 組合導(dǎo)航導(dǎo)彈誤差折合 431
9.5.3 案例分析 433
參考文獻(xiàn) 435
第10章 全程精度評(píng)估 439
10.1 信息度量 440
10.1.1 試驗(yàn)數(shù)據(jù)的信息度量 441
10.1.2 模型的信息度量 449
10.2 飛行試驗(yàn)全程遞歸評(píng)估 459
10.2.1 飛行試驗(yàn)分級(jí)及全程成敗及精度評(píng)估 459
10.2.2 基于兩類(lèi)先驗(yàn)和不同特征量的多次遞歸評(píng)估 468
10.2.3 小結(jié) 475
10.3 融合過(guò)程信息的復(fù)合制導(dǎo)導(dǎo)彈精度評(píng)估 476
10.3.1 等效折合的理論分析 476
10.3.2 基于過(guò)程時(shí)變信息的觀(guān)測(cè)量折合及指標(biāo)推算 477
10.3.3 復(fù)合指標(biāo)推算方法及精度 480
10.3.4 仿真案例 481
10.3.5 小結(jié) 486
10.4 基于多源信息融合的精度評(píng)估 486
10.4.1 基于異質(zhì)信息融合的精度評(píng)估 487
10.4.2 基于先驗(yàn)融合的 Bayes 遞歸精度評(píng)估 495
10.4.3 基于后驗(yàn)結(jié)果融合的精度評(píng)估 500
10.4.4 分系統(tǒng)及融合精度評(píng)估 507
10.4.5 小結(jié) 507
10.5 觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)頻譜特征與故障分析 508
10.5.1 故障診斷原則與方法 508
10.5.2 基于觀(guān)測(cè)信息的故障分析 509
10.6 小結(jié) 510
參考文獻(xiàn) 512
第11章 射擊面目標(biāo)精度評(píng)定 517
11.1 制導(dǎo)武器系統(tǒng)精度評(píng)定現(xiàn)有指標(biāo) 517
11.1.1 制導(dǎo)武器系統(tǒng)的精度 517
11.1.2 圓概率偏差 518
11.1.3 制導(dǎo)武器系統(tǒng)命中目標(biāo)的概率計(jì)算 519
11.2