田珂

(63861部队， 吉林 白城 137001)

收稿日期：2021-10-18

0 引言

靶场测试某型脱壳穿甲弹炮口初速的试验中，由于该型试验任务是射表试验，需要使用两台初速雷达同时测试弹丸的炮口初速。每发弹丸会测试到两个初速数据，然后根据这两个初速数据的平均值检验弹丸的相关性能和对应指标是否满足定型要求[1]，因此两台雷达测试炮口初速的准确性关系到能否对武器装备进行准确鉴定。试验中有时遇到雷达死机、红外未启或误启、火炮工况异常、弹丸异常或者人为失误等突发情况时，某台雷达就会需要重构相应的初速数据或者测试的初速数据不准确。由于该种弹丸必须在0.5 h内射击完毕，如果出现重构数据、无效数据或者试验时间超出了0.5 h，就必须重新射击一组弹丸重新试验。

由此可见，利用科学合理的方法预测出重构的或不准确的初速数据，就成为一项必要的工作。目前研究预测弹丸初速的文献有很多[2-5]，这些文献从不同角度和应用场景研究了如何利用潜在的规律预测弹丸初速并且提高精度，但是当样本数据非常大时，如何正确处理异常值和重构值，样本数据的质量对预测精度的影响有多大，这些文献研究的并不多，尤其是在两台初速雷达同时参试时，如何利用一台雷达的数据预测出另一台雷达的数据，尤其是如何挖掘出优质样本进而提高预测弹丸初速的精度等方面的相关文献还不多，这是因为样本数据的质量决定着所建模型的好坏，模型的好坏又关系到预测精度的高低[6]。……