接过，认真看了起来。
结果刚看了几眼。
他便勐然童孔一缩，勐然抬头望向了钱五师：
“钱主任，这是.......”
钱五师见说微微一笑，指着这份算纸解释道：
“没错，这就是我们基于气象多普勒雷达原理，在几天前优化出来的一个临时方案。”
“主要原理之一就是你拿出的气象多普勒原理，我和于敏同志在原理上构建出了一个贝叶斯框架。”
“也就是在分析运动目标的时候，可以通过无线电波描述特征参数和分析变量。”
“整个计算过程有一点点困难，不过幸运的是我们最终还是计算成功了。”
“只是因为这个情况相对比较机密，所以并没有在第一时间告诉你——连老郭也是刚知道不久，所以韩立同志，你别太介意哈。”
徐云当然不会介意。
一来这种项目本就是高度保密的工作，不告诉他实属正常。
二来则是......
如今的徐云也没有介意的‘空间’——他的脑海此时尽数都被震惊给充斥的如同他上辈子读者群里的杂鱼般快溢出来了.....
说实话。
其实单纯从结论上来看。
钱五师的这个方案并不算很特殊。
后世类似的原理不算少见，别说同时拦截三个目标了，分开拦截30个目标都不难。
例如DOI:10.3969/.1001-506X.2011.09.04.这篇论文，描述的原理和钱五师的便相差无几。
用后世的术语来描述，原理差不多就是这样的：
先用卡尔曼滤波对过程噪声和量测噪声的限制——这点通过气象多普勒雷达的滤波效果就能做到，当初林玉实验雷达效果时就是类似逻辑。
接着处理非线性非高斯时变系统状态滤波和参数，通过对系统概率假设密度采样的预测和更新来近似最优贝叶斯估计。
也就是以导弹目标....即U2识别作为多目标滤波的对象，分析推导运动模型。
最后在贝叶斯随机有限集理论框架下模型化多目标滤波问题，利用最优贝叶斯滤波来估计多目标后验概率密度。
再以一阶矩展开近似代替多目标的后验概率密度，实现对目标数和目标状态的估计。
非常简单，也非常好理解。
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