音很沉，“镁粉诱饵弹点燃后，红外辐射强度是直升机尾喷口的三到五倍，而且光谱特征很相似。我们的探测器饱和了，信号调理电路过载，输出完全失真。”
第三个画面：十秒钟后。波形逐渐恢复，但出现了两个峰值，一个高，一个低。
“诱饵弹燃烧五秒后熄灭，导引头重新搜索。”赵海峰指着屏幕，“这时出现了两个目标信号：强的这个是正在下落的诱饵残骸，弱的这个是已经飞出一点五公里的真目标。”
“但导引头的逻辑是‘跟踪最强信号’，所以它锁定了诱饵残骸。”
第四个画面：又过了三秒。强信号消失（诱饵残骸落地），导引头重新搜索，但此时真目标已经飞出二点二公里，信号强度低于导引头的最低跟踪阈值。波形变成一条杂乱的基线——脱靶。
整个实验室陷入沉默。只有空调出风口的嗡嗡声，和打印机吐纸的吱吱声。
林默盯着屏幕看了很久，问：“试过改进信号处理算法吗？比如，根据目标的运动特征进行识别？直升机是连续移动的，诱饵弹是基本静止下落的。”
“试了。”赵海峰走到另一台计算机前，调出程序代码，“我们写了十七种算法，从简单的幅度比较，斜率检测，到复杂的模式识别，神经网络，这是效果最好的一种。”
他运行程序，屏幕上出现模拟结果。
“基于目标运动轨迹的卡尔曼滤波算法。”赵海峰指着代码注释，“原理是建立目标运动模型，预测下一时刻的位置。”
“如果某个信号源的轨迹不符合空气动力学规律（比如下落加速度大于9.8m/s），就判定为诱饵。”
模拟画面显示：算法成功识别了诱饵，并保持对真目标的跟踪。
“看起来不错。”林默说。
“但实际测试不行。”赵海峰苦笑，“因为算法需要至少三秒的历史数据才能做出判断。”
“而在这三秒内，导引头已经被强信号‘晃瞎’，跟踪回路早就失锁了。等算法判断出哪个是真目标，目标已经飞出杀伤区。”
他调出实测数据：“最好的情况下，这种算法能把抗干扰能力提升百分之二十，但脱靶率仍然有百分之三十一。”
“而且计算量很大，需要主频八兆赫兹的处
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