为验证修正模型的通用性，团队在另一次干扰演练中应用：未修正前，分辨率测量值 2.9 米（未达 3 米），修正轨道与气象因素后，分辨率修正为 3.1 米，达标；后续通过地面实测验证，修正后的数据与实际干扰效果误差≤3%，远低于未修正时的 8%，模型有效性得到确认。
这次修正工作，让量化分析从 “初步对比” 升级为 “精准验证”，避免了外部因素对效果判断的干扰，确保每一组数据都能真实反映干扰与伪装的实际成效。
1977 年，团队建立 “效果评估量化分析模型”—— 将模糊度、分辨率、识别错误率三大指标整合，形成系统化的分析框架，可自动计算 “综合效果评分”，直观判断干扰与伪装的整体成效。负责模型构建的郑技术员，将综合评分分为 “优秀（≥90 分）、良好（80-89 分）、合格（70-79 分）、不合格（＜70 分）” 四个等级。
模型权重设置为：图像模糊度（30%）、目标分辨率（40%）、热伪装识别错误率（30%），每个指标按 “达标程度” 打分：如分辨率达标（3 米以上）得 100 分，每低 0.1 米扣 5 分；识别错误率达标（78% 以上）得 100 分，每低 1% 扣 3 分。例如，某次干扰后：模糊度 σ=36（达标，100 分，权重得分 30）、分辨率 3.2 米（达标，100 分，权重得分 40）、错误率 78%（达标，100 分，权重得分 30），综合评分 100 分（优秀）。
模型还具备 “问题定位功能”：若综合评分低于 80 分，自动分析低分项及原因（如分辨率得分低，提示 “边缘区域干扰信号强度不足”）。在一次演练中，综合评分 75 分（合格），模型显示 “热伪装错误率得分低（70 分）”，追溯发现是 3 台发生器温度模拟偏差超 3℃，针对性调整后，下次演练评分升至 88 分（良好）。
为提升模型易用性，郑技术员开发 “量化分析软件”，集成数据采集、偏差修正、模型计算功能：导入干扰前后图像与气象数据，软件自动输出模糊度、分辨率、错误率及综合评分，操作流程从原 2 小时缩短至 30 分钟，大幅提升评估效率。
1978 年，团队开展 “实战化效果验证”—— 此前评估均基于模拟卫星图像，需通过真实侦察卫星（如 KH-9 同类卫星）的成像数据，验证量化分析结果的实战有效性。负责实战验证的冯技术员，协调获取真实卫星过境的干扰前后图像，按量化体系开展分析，并与模拟数据对比。
真实卫星图像分析显示：干扰前关键区域分辨率 0.85 米（接近基准的 0.9 米），模糊度 σ=13；干扰后分辨率 3.5 米（达 3 米以上），模糊度 σ=40，热伪装识别错误率 79%—— 与模拟数据（分辨率 3.2 米、σ=36、错误率 78%）误差≤5%，验证了量化体系在实战场景中的准确性。
冯技术员同时分析真实卫星的成像特性（如成像比例尺、灰度响应曲线）与模拟设备的差异，发现真实卫星的灰度响应更敏感，导致模糊度测量值略高；后续在量化软件中加入 “卫星类型修正系数”，针对不同卫星型号调整计算参数，进一步缩小实战与模拟的误差。
实战验证还发现，真实卫星的红外成像对 “热目标动态波动” 更敏感：模拟评估中未被识别的 1 个假目标，因热波动周期与真实目标偏差 15%，在真实卫星图像中被识破，导致错误率下降 1%；团队据此优化热信号发生器的控温程序，将波动周期误差控制在 5% 以内，后续实战错误率稳定在 78%-80%。
这次实战验证，标志着效果评估量化体系从 “模拟有效” 走向 “实战可靠”，为后续干扰伪装方案的实战应用提供了权威的数据支撑，也让量化分析成为决策的核心依据（如某方案综合评分 85 分，优先投入应用）。
1979 年，团队启动 “量化分析流程标准化与推广”—— 将多年积累的指标定义、测量方法、偏差修正、模型计算整理成《效果评估量化分析标准流程》，推广至其他相关技术团队，同时培训基层技术员掌握量化软件操作与数据校验方法。
标准流程明确 “五步操作法”：第一步 “基准采集”（按气象条件筛选图像，校验数据）；第二步 “干扰后采集”（确保成像条件一致，采集目标区域图像）；第三步 “数据测量”（用软件计算模糊度、分辨率、错误率）；第四步 “偏差修正”（代入修正模型，消除外部因素影响）；第五步 “综合评估”（用分析模型打分，输出结论与优化建议）。
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