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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……”
