本文以复合制导武器系统为对象,在小子样试验样本下,分别对目标截获概率和识别概率等成功概率、落点精度、毁伤效能三种经典战技指标的融合评估方法进行了研究。以战技指标为目标,分析误差影响因素,基于参数化建模,对异质多源信息进行等效推算、误差折合、融合评估。本文的主要工作和创新点如下:针对成败型试验的融合评估方法研究,以雷达寻的复合制导武器为背景,分析了雷达对目标探测、识别的工作机理,对共同特性、影响因素进行了分析;通过对环境杂波和目标电磁散射的仿真方法研究,产生仿真数据,模拟原型试验状态;建立了关于成功概率的参数化Logistic模型,通过定义仿真可信度,将异质试验信息与原型试验数据加以融合,并利用回归分析方法进行参数估计,得到从替代试验结果推算到原型试验结果的等效方法;提出了极小子样下目标识别概率的融合评估方法,替代等效试验数据关于影响因素做Logistic回归分析,预测原型试验下的目标识别率,仿真试验通过目标电磁散射的预估、杂波以及干扰的模拟,对原型试验做出模拟,获得目标识别率的测试值,最后根据可信度的研究对先验信息进行加权融合评估;针对利用线性、非线性建模确定验前信息权重融合验前分布时模型不准确,以及主观经验信息选取不当导致融合效果不好的问题,以信息熵理论为平台,将多源异质试验信息折算到原型试验下,根据自助(Bootstrap)方法确定了试验样本参数的验前分布,最后结合现场试验信息,根据Bayes方法给出验后分布。针对落点精度的融合评估方法研究,以雷达寻的复合制导武器系统的工作原理为基础,对影响落点精度的误差源进行分析,建立了落点偏差模型,并重点对制导工具误差和雷达寻的制导误差折合方法进行了研究。针对惯性制导工具误差折合,提出了一种稀疏成分分析的制导工具误差分离方法,构造了变正则参数的正则化处理模型,研究了模型参数的最优选取,并设计了自适应迭代算法,可以有效改善系数相关性的问题;针对雷达寻的制导误差折合,提出了一种基于随机过程特性分析的等效折合方法,可以充分利用过程信息验证模型,推算落点系统误差和随机变量的特征,得到的评估结果更为稳健。根据误差合成,可以得到替代试验折合样本。提出了一种基于先验信息可信度的Bayes融合评估方法,替代试验折合样本与原型试验样本进行数据相容性检验,判断该项替代试验折合数据是否能进行融合评估,根据数据相容性检验结果和折合精度,计算先验信息可信度,然后利用Bayes加权融合方法计算样本参数的验后分布,得到原型试验下的落点误差评估结果。针对封锁效能评估及优化方案设计研究,以末修子母弹联合火力打击机场跑道为背景,对封锁效能的评估模型及优化方案进行了研究。以基础效应库、弹目参数以及修复参数库作为初始参数,利用Monte-Carlo仿真了子弹群的落点分布、弹坑大小分布等,实现对打击过程的计算机模拟,统计多次模拟结果,得到封锁概率和封锁时间的评估模型;在给定封锁效能指标要求的情况下,对联合火力打击机场跑道的方案优化问题进行了研究,选取相应优化参数,建立优化模型,通过直接搜索和遗传算法对优化目标函数求解进行了算法设计,并进行了分析评价;针对直接搜索算法中大量参数组合方案计算时间较长的问题,设计了主从进程的并行算法,提高了计算速度和效率。