摘要
陆基机动战略弹道导弹因其携弹量大、射击精度高、发射准备时间短和机动能力强等特点，成为了作战双方的重点攻防目标，提高导弹生存能力和发射成功概率的命题被广泛关注研究。通过发射试验获得充足的导弹生存能力和发射成功率数据具有成本高、耗时长及风险大等特点，而蒙特卡罗仿真模拟方法可通过产生大量随机数进行场景重现，有效的克服了实验取样的弊端。对导弹发射流程中面临的风险进行辨识，根据有限的数据源确定贝叶斯先验分布类型，构建似然函数，并计算出后验分布；在后验分布中抽取足够的样本，进行蒙特卡罗模拟，计算样本方差；对模拟结果进行讨论，提出风险减缓措施。 本文在参考借鉴国内外同行对此问题研究的基础上，提出了影响导弹发射成败的六个关键因素：卫星侦察雷达预警、遭遇特种部队袭击、遭遇导弹攻击、遭遇强风雷暴天气、瞄准系统故障和点火机构故障。以风险分析为主线，通过事件树将上述六个关键因素作为节点事件，分析得到三个结果事件。将贝叶斯理论和蒙特卡罗概率分析方法结合起来，对导弹发射后的结果进行仿真模拟。首先，以均匀分布作为先验分布，根据统计数据确定相应的似然函数，由共轭分布得到各节点事件发生的后验概率分布；然后，由Matlab软件编程进行蒙特卡罗模拟，得到导弹发射成功、爆炸和自毁的概率值；最后，由敏感性分析验证贝叶斯蒙特卡罗对研究导弹发射成功概率的可行性。仿真模拟表明，后验分布的方差逐渐减小，风险分析的不确定性降低。通过多次应用贝叶斯修正，可以对影响导弹发射成功概率的各种因素，形成更加真实而客观的认识。敏感性分析表明，目标遭遇导弹攻击、遭遇强风雷暴天气和导弹点火机构故障，是影响导弹发射成败的主要因素。蒙特卡罗模拟表明，多次应用贝叶斯理论修正后，结果事件发生的概率均值逐渐趋于稳定，说明对导弹发射后各种可能结果的预测相对比较真实客观。通过贝叶斯和蒙特卡罗方法可对小样本事件进行分析，特别是在缺乏充足实验数据的前提下，该方法不仅可以运用于导弹发射成功概率的研究，也可以运用于其它类似问题的仿真模拟。
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