上麵三種算法裡，前兩種是根據點位數據，直接利用拋物線的原理反推炮位。
隻是前者是純純的根據拋物線公式硬算，哪怕加入空氣阻力等因素，也是比較簡單的處理，好處是運算量小，缺點是誤差不小。
而最小二乘擬合，則是從2個點開始一直到多個點，都連續使用點位數據進行最小二乘法擬合出拋物線，點位數量越多，擬合出來的數據理論上就越準，這其實也是一種濾波技術，隻是相對來說原始一些，運算量也不算大，準確度也一般。
而實際上，炮彈的飛行過程是一個非線性過程，在這個過程中，就需要用到非線性濾波技術了。
而卡爾曼濾波就是一個經典濾波算法，利用貝葉斯濾波原理對數據進行迭代，估算目標軌跡，這玩意，精度是會好一些，但可就沒前麵那兩種好算了，而且對於模型質量、觀測數據數量和精度要求都比較高。
“對，我們現在手上掌握的算法，都試過了，精度比較離譜，在5個點的時候，誤差能達到千米以上級彆，15個點也在百米以上。而15個點，基本上是開始接近現有雷達觀測性能的極限了，在典型炮彈飛行過程中，結合地形等因素，雷達能有效輸出的典型數據量也就這麼多。”
這個精度就基本不能用了，至於5個點以下，陶工沒說，不過高振東猜得到，5個點以下，那精度根本不能用，差到姥姥家去了，這是觀測和算法原理決定的，不是拍拍腦袋就能改變的東西。
高振東想了想，這些描述有點定性，但是還不夠定量。
“陶工，方便的話，你把現有的仿真數據發個加密電子郵件給我看看？通過防工委的郵件係統，你是有賬號的吧？”
陶工想都沒想就答應了：“好，我馬上找我們機要室的同誌發一份給您，防工委的電子郵件係統賬號我沒有，不過我們單位機要室有。”
“那行，麻煩你發一下，等我看完了，我給你回一封郵件。”
就不打電話了，老跑機要室實在是太特麼麻煩了。
高振東回到辦公室，陶工的速度很快，大約十分鐘後，高振東就接到了郵件，不但有數據，還有試驗設計，數學模型等等相關材料。
高振東看著屏幕上的數據，想了很久，又在紙上做了一些計算，開始寫郵件。
大概兩個小時候後，電磁所的機要室同誌轉交了一封加密郵件的打印稿給陶工，打印稿已經脫敏，甚至連對方的郵箱都看不到了。
“陶工，見字如晤。”
“看了你們的仿真，我有兩個建議”
“一是將卡爾曼濾波算法優化為擴展卡爾曼濾波算法。”
“二是將單一算法融合起來，形成加權平均預測算法，儘量弱化不同算法在不同數據量下的弱點，以期獲得最好精度。”
“根據你們的仿真和實際情況，我考慮的加權平均預測算法設計如下.”
陶工和項目組的骨乾一字一句的看著高振東的回信，臉色漸喜。
“這位同誌的第一個建議很有見地啊，利用泰勒級數展開，將非線性濾波近似轉化為線性濾波，就能用線性的相關理論來解決非線性的問題了，這可比原來的好搞多了，至少數學工具多了很多，計算也沒那麼麻煩。”
“對對對，這雖然看起來是一個次優濾波算法，可是用在這裡卻是非常合適，還一舉解決了我們實際工程應用中計算的問題。原來直接卡爾曼濾波算起來那可不是一般的麻煩。”
“我給你講噢，這位同誌厲害得一逼掉造，牛得一皮的唻！”有同誌發出了如此淳樸的感慨。
計算機算非線性問題，那是很吃數學功底、編程功底和計算機性能的。
本來想著這個問題留到日後進行工程實現的時候才解決，現在隻是仿真，就不管它了，沒想到人家順手就給辦了。
陶工這才體會到炮兵那邊說的“要啥給啥”到底代表了什麼意思。
如果不是自己記著炮兵那邊這句話，靈機一動，不但給了對方要的數據，順便還附上了算法和模型，估計人家也就沒法知道自己這邊的模型和算法有大問題，也就不會給出這個解決方案了。
嘿，值了！哪怕精度問題沒解決，就這第一條建議，就完全凸顯了人家的能力和價值。
“彆吵彆吵，看下一個算法設計，那個才是專門解決我們現在算法定位精度問題的。”
“老陶，你這也太貪心了吧，哈哈，解決了一個問題還不夠啊。”