接着钱五师挠了挠头发，从桌上翻找了几下，很快取出了一份大概0.5厘米厚的稿件：
“喏，你看看这个吧——对了，你的手拿得了吗？”
徐云点点头：
“没问题。”
如今他到基地已经过了一个多月了，虽然下地依旧不可能，但拿几页纸还是不难的。
随后他将这叠算纸从钱五师手中接过，认真看了起来。
结果刚看了几眼。
他便猛然瞳孔一缩，猛然抬头望向了钱五师：
“钱主任，这是……”
钱五师见说微微一笑，指着这份算纸解释道：
“没错，这就是我们基于气象多普勒雷达原理，在几天前优化出来的一个临时方案。”“主要原理之一就是你拿出的气象多普勒原理，我和于敏同志在原理上构建出了一个贝叶斯框架。”
“也就是在分析运动目标的时候，可以通过无线电波描述特征参数和分析变量。”
“整个计算过程有一点点困难，不过幸运的是我们最终还是计算成功了。”
“只是因为这个情况相对比较机密，所以并没有在第一时间告诉你——连老郭也是刚知道不久，所以韩立同志，你别太介意哈。”
徐云当然不会介意。
一来这种项目本就是高度保密的工作，不告诉他实属正常。
二来则是……
如今的徐云也没有介意的‘空间’——他的脑海此时尽数都被震惊给充斥的如同他上辈子读者群里的杂鱼般快溢出来了……
说实话。
其实单纯从结论上来看。
钱五师的这个方案并不算很特殊。
后世类似的原理不算少见，别说同时拦截三个目标了，分开拦截30个目标都不难。
例如doi：10.3969／j.issn.1001－506x.2011.09.04.这篇论文，描述的原理和钱五师的便相差无几。
用后世的术语来描述，原理差不多就是这样的：
先用卡尔曼滤波对过程噪声和量测噪声的限制——这点通过气象多普勒雷达的滤波效果就能做到，当初林钰实验雷达效果时就是类似逻辑。
接着处理非线性非高斯时变系统状态滤波和参数，通过对系统概率假设密度采样的预测和更新来近似最优贝叶斯估计。
也就是以导弹目标……即u2识别作为多目标滤波的对象，分析推导运动模型。
最后在贝叶斯随机有限集理论框架下模型化多目标滤波问题，利用最优贝叶斯滤波来估计多目标后验概率密度。
再以一阶矩展开近似代替多目标的后验概率密度，实现对目标数和目标状态的估计。
非常简单，也非常好理解。
当然了。
考虑到部分同学把脑子寄存到了其他地方，这里用人话再解释一下：
钱五师他们优化了导弹上的某个接受元件，通过对s波段无线电的再细分来引导导弹的飞行，避免出现混批或者错批的情况。
但是……
这在技术上倒是不难做到，但计算上却几乎不存在成功的可能性——毕竟这年头又没有集成电路。
想要做到这一点。
必须要把飞机的一众情况给分列出来，然后计算出对应的数值！
例如说a目标在多少多少的高度，航速多少多少，角度多少多少，这种情况下用多少频率的无线电传输引导等等。
后世那些原理是怎么算出来的？
靠的是计算机甚至超算！也就是一秒几亿次、几十亿次甚至亿亿级别的算力！
他们只要计算出对应的方程组，接着导出一阶微分方程，剩下的交给程序去跑就行了。
可眼下的钱五师他们呢？
只能靠着笔算和心算，顶多就是手摇计算器或者首都的那台一秒几万次的103机。
不夸张的说。
如果在后世有人告诉徐云他们能这样计算出结果，徐云多半会认为对方不是混知乎就是混b站。
但眼下对方可是钱五师和于敏啊……
要知道。
即便是贝叶斯滤波估计概率密度，涉及到的也不过是一阶微分矩阵罢了。