中央是一个长五米，宽两米的水泥测试台，台上固定着一枚墨绿色的导弹样弹。
弹体长约一点五米，直径一百一十五毫米，头部呈尖卵形，尾部有四片折叠弹翼，展开后翼展三百二十毫米。弹体侧面用白色油漆喷着“红缨-1试验03号”字样。
项目组长赵海峰，正弯着腰，用一个特制的夹具调整导引头组件的安装角度。
旁边，两个年轻技术员盯着示波器屏幕，手指在键盘上快速敲击。
示波器的绿色扫描线随着他们的操作不断跳动，旁边的热敏打印机吱吱作响，吐出一条长长的波形记录纸。
“林所长。”赵海峰听到脚步声，直起身，揉了揉发酸的腰，“您来得正好，我们刚做完第四轮导引头抗干扰测试。”
“结果怎么样？”林默走到测试台前，仔细查看导弹的细节。
赵海峰摇摇头，脸上写满疲惫：“还是老问题，您来看。”
他走到示波器旁，按下回放键。屏幕上开始重放测试过程的波形记录。
第一个画面：一条平滑的曲线在屏幕上缓缓移动，幅度稳定，噪声很小。
“这是目标直升机匀速直线飞行时的信号。”赵海峰解说，“导引头输出的误差电压，标准偏差只有12毫伏，完全在允许范围内，按照这个信号质量，理论命中率可以达到百分之九十五以上。”
他切换画面。
第二个画面：曲线突然剧烈跳动！原本平滑的波形瞬间被大量毛刺和尖峰淹没，幅度暴涨五倍，整个屏幕一片混乱。
“这是目标释放红外诱饵弹的瞬间。”赵海峰的声音很沉，“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/s2），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理器，功耗也高，现有的弹载计算机带不动。”
百分之三十一的脱靶率。
林默绕着测试台慢慢走了一圈，手指拂过冰凉的弹体。
这个数字像一块巨石，压在每个研发人员心上。
单兵防空导弹的战术价值，就在于它的突然性和一击必杀。
战场上，士兵扛着十几公斤的发射筒，冒着被敌方火力发现的危险，在极短时间内完成瞄准、锁定、发射。通常一个射手只能携带一至两枚导弹，一个班组的携行量不超过六枚。
如果三发才能中一发，实战价值就大打折扣，敌人完全可以在你装填第二发时，用机炮或火箭弹把你干掉。
更严重的是，如果导弹的可靠性不高，前线部队就会对它失去信心，宁可继续用老式高射机枪。一旦形成这种印象，再想扭转就难了。
林默停下脚步，目光落在弹头部的导引头窗口上。那个圆形光学窗口直径只有八十毫米，比一个茶杯口大不了多少。
但就在这八十毫米的窗口后面，要集成光学系统，探测器，制冷机、前置放大器等一系列装置。
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