第976章 效果评估量化分析(第2页)

 图像模糊度测量显示：干扰后关键区域的灰度标准差 σ=38，较基准的 σ=14 显着升高，说明图像模糊度大幅提升；团队同时分析模糊度的空间分布，发现干扰机覆盖密集的核心区域（σ=42）比边缘区域（σ=32）更模糊，与干扰信号强度分布一致，验证了干扰的有效性。

 目标分辨率测量中，赵技术员选取 5 个关键区域的标准目标（如反应堆外围设备，实际边长 3 米）：干扰前图像中，目标像素边长 33.3 像素（按 0.9 米分辨率，1 像素 = 0.09 米），轮廓清晰；干扰后图像中，目标像素边长 10 像素（按 3.3 米分辨率，1 像素 = 0.33 米），边缘模糊，仅能看出大致轮廓，计算得关键区域分辨率降至 3.3 米，满足 “3 米以上” 的设计目标。

 热伪装识别错误率测试中，组织 5 名评估者对照特征表，对红外图像中的 20 个热目标（10 个真目标、10 个假目标）进行识别：共产生 100 次识别记录，其中误将假目标判为真目标的次数 76 次，错误率达 76%，接近 “78%” 的预期值；误差分析显示，2% 的差异源于 1 个假目标的温度波动模拟不够逼真（后续已优化发生器参数）。

 初步分析结果显示，干扰与热伪装效果基本达标，但存在 “边缘区域分辨率下降不足”（仅降至 2.8 米，未达 3 米）的问题，为后续干扰参数优化提供了数据依据。

 1976 年，团队针对 “数据偏差修正与精准验证” 展开工作 —— 初步分析中发现，天气、卫星轨道微小变化等因素可能导致数据偏差（如某次干扰后因轻微雾霾，模糊度测量值偏高 5%），负责修正的孙技术员研发 “多因素偏差修正模型”，提升评估准确性。

 模型纳入三类修正因子：一是 “气象修正因子”，根据干扰前后的能见度、云量数据，对模糊度进行修正（如能见度从 10 公里降至 8 公里，模糊度测量值需乘以 0.92 修正系数）；二是 “轨道修正因子”，根据卫星轨道高度变化（如基准时轨道高度 300 公里，干扰时 310 公里），修正分辨率计算（轨道升高导致分辨率下降，需乘以 1.03 修正系数）；三是 “设备稳定性修正因子”，根据干扰机、热信号发生器的工作状态（如 1 台发生器温度偏差 2c），对热伪装错误率进行修正（温度偏差每 1c，错误率修正 ±1%）。

 孙技术员用修正模型重新验证 1975 年的干扰数据：气象修正后，模糊度 σ 从 38 修正为 36（因干扰时能见度略好于基准）；轨道修正后，分辨率从 3.3 米修正为 3.2 米；设备稳定性修正后，热伪装识别错误率从 76% 修正为 78%，完全符合预期目标，消除了外部因素导致的评估偏差。

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 为验证修正模型的通用性，团队在另一次干扰演练中应用：未修正前，分辨率测量值 2.9 米（未达 3 米），修正轨道与气象因素后，分辨率修正为 3.1 米，达标；后续通过地面实测验证，修正后的数据与实际干扰效果误差≤3%，远低于未修正时的 8%，模型有效性得到确认。

 这次修正工作，让量化分析从 “初步对比” 升级为 “精准验证”，避免了外部因素对效果判断的干扰，确保每一组数据都能真实反映干扰与伪装的实际成效。

 1977 年，团队建立 “效果评估量化分析模型”—— 将模糊度、分辨率、识别错误率三大指标整合，形成系统化的分析框架，可自动计算 “综合效果评分”，直观判断干扰与伪装的整体成效。负责模型构建的郑技术员，将综合评分分为 “优秀（≥90 分）、良好（80-89 分）、合格（70-79 分）、不合格（＜70 分）” 四个等级。

 模型权重设置为：图像模糊度（30%）、目标分辨率（40%）、热伪装识别错误率（30%），每个指标按 “达标程度” 打分：如分辨率达标（3 米以上）得 100 分，每低 0.1 米扣 5 分；识别错误率达标（78% 以上）得 100 分，每低 1% 扣 3 分。例如，某次干扰后：模糊度 σ=36（达标，100 分，权重得分 30）、分辨率 3.2 米（达标，100 分，权重得分 40）、错误率 78%（达标，100 分，权重得分 30），综合评分 100 分（优秀）。

 模型还具备 “问题定位功能”：若综合评分低于 80 分，自动分析低分项及原因（如分辨率得分低，提示 “边缘区域干扰信号强度不足”）。在一次演练中，综合评分 75 分（合格），模型显示 “热伪装错误率得分低（70 分）”，追溯发现是 3 台发生器温度模拟偏差超 3c，针对性调整后，下次演练评分升至 88 分（良好）。

 为提升模型易用性，郑技术员开发 “量化分析软件”，集成数据采集、偏差修正、模型计算功能：导入干扰前后图像与气象数据，软件自动输出模糊度、分辨率、错误率及综合评分，操作流程从原 2 小时缩短至 30 分钟，大幅提升评估效率。

 1978 年，团队开展 “实战化效果验证”—— 此前评估均基于模拟卫星图像，需通过真实侦察卫星（如 kh-9 同类卫星）的成像数据，验证量化分析结果的实战有效性。负责实战验证的冯技术员，协调获取真实卫星过境的干扰前后图像，按量化体系开展分析，并与模拟数据对比。

 真实卫星图像分析显示：干扰前关键区域分辨率 0.85 米（接近基准的 0.9 米），模糊度 σ=13；干扰后分辨率 3.5 米（达 3 米以上），模糊度 σ=40，热伪装识别错误率 79%—— 与模拟数据（分辨率 3.2 米、σ=36、错误率 78%）误差≤5%，验证了量化体系在实战场景中的准确性。

 冯技术员同时分析真实卫星的成像特性（如成像比例尺、灰度响应曲线）与模拟设备的差异，发现真实卫星的灰度响应更敏感，导致模糊度测量值略高；后续在量化软件中加入 “卫星类型修正系数”，针对不同卫星型号调整计算参数，进一步缩小实战与模拟的误差。

 实战验证还发现，真实卫星的红外成像对 “热目标动态波动” 更敏感：模拟评估中未被识别的 1 个假目标，因热波动周期与真实目标偏差 15%，在真实卫星图像中被识破，导致错误率下降 1%；团队据此优化热信号发生器的控温程序，将波动周期误差控制在 5% 以内，后续实战错误率稳定在 78%-80%。

 这次实战验证，标志着效果评估量化体系从 “模拟有效” 走向 “实战可靠”，为后续干扰伪装方案的实战应用提供了权威的数据支撑，也让量化分析成为决策的核心依据（如某方案综合评分 85 分，优先投入应用）。

 1979 年，团队启动 “量化分析流程标准化与推广”—— 将多年积累的指标定义、测量方法、偏差修正、模型计算整理成《效果评估量化分析标准流程》，推广至其他相关技术团队，同时培训基层技术员掌握量化软件操作与数据校验方法。

 标准流程明确 “五步操作法”：第一步 “基准采集”（按气象条件筛选图像，校验数据）；第二步 “干扰后采集”（确保成像条件一致，采集目标区域图像）；第三步 “数据测量”（用软件计算模糊度、分辨率、错误率）；第四步 “偏差修正”（代入修正模型，消除外部因素影响）；第五步 “综合评估”（用分析模型打分，输出结论与优化建议）。