雷达装备使用阶段测试性指标评估与验证
摘要：当前的研究主要集中在装备研发和定型阶段的质量控制，很少利用使用阶段的数据来评估装备在实际应用环境下的测试性问题。本文提出了一种基于使用阶段数据的装备测试性指标评估方法，确定了测试性验证的实施流程，并给出了装备测试性指标单侧置信下限的计算方法以及验证结论的评定方式。本文对使用阶段的测试性数据进行了详细的分析、处理与验证。结果表明，该方法简便、有效，为复杂电子装备在实际使用条件下的测试性验证提供了重要的参考。
关键词：雷达；测试；性能；评估
雷达装备作为作战预警系统的重要组成部分，肩负着多种重要的任务。在复杂的战场环境下，一个装备具备良好的测试性对整个作战预警系统都至关重要。如何评估雷达装备的测试性工作，提高整个雷达装备的测试性，是雷达装备研制方和使用方共同面临的问题。本文从使用者的角度出发，提出了一种将测试性设计和测试性试验用于雷达装备测试性的评估方法。这种方法可以帮助使用者在设计和试验阶段发现和解决潜在的问题，从而提高雷达装备的测试性和整体性能。这种方法可以应用于雷达装备的研制、生产和维护过程中，具有重要
的实际意义和应用价值。
1雷达装备测试性评估方法探讨
雷达装备的测试性定量评估指标包括故障检测率(FD)、故障隔离率(FIR)、误报率(FDR)、故障检测时间(FD)、故障隔离时间(FIT)和平均故障间隔时间(MTBF)等。在进行测试性验证时，我们通常关注的是故障检测率(FD)、故障隔离率(FIR)和误报率(FDR)这三个指标。
本文将介绍一种基于二项分布的测试性验证方法，这种方法在维修性验证试验中应用较多，适用于雷达装备的测试性定量指标验证与评价。基于二项分布的验证方法主要包括成败型定数抽样试验法、最低可接受值试验法和成败型截尾序贯试验法。在这些方法中，最低可接受值试验法没有考虑双方风险，只考虑了订购方风险和最低可接受值；而成败型截尾序贯法试验判定过程较为麻烦，不如成败型定数试验法简便。因此，本文采用成败型定数抽样试验法进行雷达装备的测试性定量指标验证与评价。成败型定数抽样试验法的步骤包括:确定所需验证的雷达装备的数量。确定每个雷达装备需要进行的试验次数。对每个雷达装备进行规定的试验次数，记录每次试验的结果(成功或失败)。根据二项分布公式，计算每个雷达装备的故障检测率和故障隔离率。根据计算结果，判断该雷达装备的测试性设计
是否合格。
需要注意的是，在采用基于二项分布的测试性验证方法时，应考虑到双方风险。因此，我们需要合理设置试验次数和成功率等参数，以确保验证结果的准确性和可靠性。同时，还需要制定合理的判定标准和流程，以便对雷达装备的测试性设计进行准确评估。
bootstrap检验方法
2使用阶段装备测试性验证定量评价方法
装备使用阶段的测试性验证是利用真实使用环境下收集的测试性信息，应用统计分析的方法进行数据处理和测试性指标评估，结果更为真实、可靠，可判断装备是否满足规定的测试性要求，为装备改型和新研装备提供有益的参考。使用阶段装备测试性验证定量评价方法包括两大类：一是基于经典统计理论的测试性指标评估技术，即基于大量测试性相关数据，利用数理统计方法对测试性指标进行评估；二是对于"小子样、异总体"的测试性信息，可采用基于小子样理论的测试性指标评估技术，主要方法有Bayes类方法、序贯检验方法、Bootstrap方法，随机加权法等。本文重点对基于二项分布、泊松分布、正态分布等的经典统计理论的测试性指标评估技术进行研究。
2.1使用阶段装备测试性验证实施流程
(1)使用阶段装备测试性验证准备
基于装备使用阶段数据开展测试性验证的准备工作包括数据采集与处理方法的确定，以及其他测试人员、测试资料、配合设备等的准备。为便于各层级装备使用者汇总、处理使用阶段的装备测试性验证数据。
(2)使用阶段装备测试性验证实施
各层级装备使用者记录装备的故障信息及其采用BIT、ATE或其他方式的检测、隔离数据，完成使用阶段装备测试性验证数据采集表格填写。
(3)使用阶段数据统计与验证结论
完成各层级装备使用者记录的测试性数据的收集、分类、筛选和统计等工作之后，分别对装备使用阶段的FDR、FIR、FAR指标进行计算，与装备测试性设计指标进行对比，明确FDR、FIR、FAR是否满足指标要求，给出装备使用阶段测试性验证结论。
2.2测试性验证参数计算与结论评定
(1)样本量计算
基于装备使用阶段自然发生的故障进行测试性指标评估与验证，采集的实测数据样本量越大，统计的计算结果与验证结论越接近事实，故需确定样本量下限值。在验证实施过程中，统计样本量大于下限值即可完成参数计算与结论评定。本文根据规定的置信度水平r确定样本量下限，计算公式：
nr=int[lg(1-r)/lgRL].............................................(1)
式(1)中，nr为由规定置信度水平r确定的样本量下限，int为取整函数，RL为指标的最低可接受值。该样本量下限的确定方法需对FDR、FIR、SAR测试性指标分别进行计算，利用其最低可接受值RLD、RLI、RLA计算故障检测样本量下限nrD、故障隔离样本量下限nrI和故障指示样本量下限nrA。装备使用阶段各参数验证所需样本量下限值取nrD、nrI、nrA最大值。
(2)数据统计分析方法对比与选择
测试性数据统计分析方法包括点估计、单侧置信下限估计、置信区间估计，其中，点估计
在样本量较大的情况下具有计算简单、结果直观的优点，但无法给出评估结果的精确性和置信度；置信区间估计可以在给定置信度的情况下反应评估结果的取值范围，但在样本量较大的情况下，计算比较复杂，工作量较大；在满足统计需求的情况下，本文选择单侧置信下限估计法对测试性指标开展定量评价。
(3)统计函数对比与选择
对于测试性指标评估工作，二项分布与正态分布均适用于FDR、FIR、FAR验证，因二项分布无需测后计算，且判决界面无可争议，故本文选择二项分布函数对测试性指标开展定量评价。
(4)测试性验证结论评定
测试性验证结论评定是利用统计分析和计算得到的单侧置信下限，分别对装备使用阶段的FDR、FIR、SAR测试性指标进行验证。当PLD≥RLD时，FDR的验证结论为合格，否则为不合格；当PLI≥RLI时，FIR的验证结论为合格，否则为不合格；当PLA≥RLA时，SAR与FAR的验证结论为合格，否则为不合格。
3结语
本文介绍了基于使用阶段数据的装备测试性验证实施流程，并给出了不同层级装备在实际使用环境中自然发生故障的信息采集表格。此外，还确定了样本量下限的计算方法和常见数据统计方法与统计函数的优缺点，并提出了使用阶段装备测试性验证的参数计算方法。基于二项分布的单侧置信下限计算方法也用于评估FDR、FIR、FAR等指标。最后，应用本文方法对某机载雷达装备的测试性数据进行分析，得到了无争议的测试性验证评定结论，并针对虚警率过高问题完善装备报故逻辑，通过软件升级促进测试性指标提升与装备效能发挥。
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