传统的运载火箭入轨精度评估方法
[1]是将影响入轨精度的各主要误差因素按照指标值加入运载火箭的飞行仿真数学模型中进行仿真计算,统计得到入轨精度评估结果,这种方法仅使用了仿真样本,没有充分利用实际飞行试验的有用信息,且按照指标值处理各误差因素得到的入轨精度评估结果往往偏保守,影响了入轨精度的评估效果。然而,运载火箭发射任务成本昂贵、试验次数有限,其入轨精度评估样本属于小子样
[2],如果仅根据实际飞行试验信息进行入轨精度评定,又难以得到置信度较高的评估结果。针对此类问题需要研究如何有效充分利用仿真样本和实际飞行试验信息(以下称“飞行样本”),以得到尽可能真实可信的评估结果。目前国内对运载火箭入轨精度的评估方法尚无成熟可依据的行业标准规范,可以借鉴导弹的命中精度评定方法:张金槐
[3-5]给出基于验前信息可信度的多源信息下的Bayes精度鉴定方案,提供了一种融合评定的思路;邓海军、刘新爱等
[6-7]开展了自助法(Bootstrap)
[8]在导弹命中精度评估中的应用研究,但自助法产生的随机样本受原始样本范围的限制;宋天莉
[9]给出了导弹三维命中精度评估的代入型点估计法、基于参数自助法的置信上界估计法和置信区间估计法;吴立人
[10]提出了战略导弹制导精度评定的蒙特卡罗模拟方法,该方法需要准确建立弹道数学模型和干扰模型,是解决小子样精度评定的一条重要途径
[11]。而对于运载火箭的入轨精度评估问题,上述方法均需对各入轨参数偏差作出不相关假设,实际上,有些入轨参数偏差之间却有着很强的相关性,这种评估并不全面,随着卫星轨道参数精度要求的提高,还必须给出入轨参数偏差之间的相关性评估
[12],以确保运载火箭精度指标优化的合理性。