融合仿真数据的小子样圆概率误差评估

摘要：

针对应用Bayes方法评估圆概率误差(CEP)时仿真数据容易"淹没"现场实弹数据,导致评估结果无效甚至错误的问题,提出一种基于"有效样本"的飞行与仿真数据融合算法与融合仿真数据的小子样CEP评估方法.使用重要性抽样方法中抽样效率的评估模型度量仿真先验分布与总体分布之间的偏差,建立考虑仿真先验信息有偏差时仿真先验分布的确定方法.该方法在融合评估时仿真样本权重同时依据仿真先验分布与总体分布之间的偏差和样本量调整,而不是原方法中仅仅依赖验前试验的试验次数分配.实验和应用案例表明,新方法的估计性能显著好于传统方法,可以有效解决装备鉴定和定型试验中小子样CEP评估问题.

关键词：装备鉴定和定型试验、圆概率误差、试验数据融合、Bayes方法、小子样试验

所属期刊栏目：42

分类号：TJ765.4+3(火箭、导弹)

资助基金：国防研究重大项目16000102351;基础加强计划重点基础研究项目2020-JCJQ-ZD-076-00

在线出版日期：2021-04-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：388-398