目前的飞行器制导控制系统评估方法一般仅考虑确定性情况下的方案设计,忽略了实际生活中广泛存在的各类人为无法预测的不确定性因素影响,如人员知识缺乏、系统运行环境可变性等,而正是这些不确定性因素,可能对飞行器性能造成很大影响,甚至导致飞行器发生故障。因此,本文以含有不确定性参数的飞行器制导控制系统为研究对象进行研究。分别从参数校准、基于代理模型的不确定性传播、灵敏度分析等方面,完成不确定性量化中所需的研究方法。本文的主要研究工作如下:首先,针对常用的飞行器制导控制系统的特点和需求分析,对其在运动学和动力学六自由度建模,并通过随机参数描述方法完成飞行器中不确定性参数的范围确定。同时构建对不确定性量化的整体研究框架。并设定不确定性量化前的输出指标统计特征,为后续研究的工作奠定基础。其次,研究不确定性量化中对认知不确定性参数校准问题。针对飞行器制导控制系统中存在的混合不确定性参数,提出一种基于遗传算法的K-S参数校准方法。通过比较真实输出值与仿真输出值的累积概率密度函数,并通过遗传算法寻优过程,找到认知不确定性的最优解。从而使得仿真数学模型所描述的飞行器不确定性系统更加准确地反映真实情况。通过运载火箭算例证明该方法的合理性和有效性。然后,研究不确定性量化中的不确定性传播问题与灵敏度分析问题。针对飞行器制导控制系统中不确定性参数多、模型结构复杂、计算量庞大等特点,提出一种应用在动态系统中的多项式混沌展开方法。通过该方法能够建立代理模型,能够减少不确定性传播的计算量。同时,多项式展开方法中求解的混沌系数能够应用到基于方差分解的Sobol灵敏度系数计算过程中,定量描述不确定性参数对系统输出的影响程度。在实例中对运载火箭上升段进行了传播分析和灵敏度分析,验证所提方法的正确性和实用性。最后,开发飞行器制导控制系统的不确定性量化工具。通过需求分析与开发流程的设计,为设计工具提出步骤框架。并按照框架流程步骤,在VS2010环境下进行模块化设计。利用不确定性量化工具对运载火箭上升段进行分析,验证工具的可操作性。