导弹性能分析与评估,在导弹装备研制过程中发挥了不可或缺的作用,是装备研制、定型、采办和作战应用的重要环节,也是满足未来作战需求的根本保证。本文基于试验设计理论,在模型驱动的背景下讨论了导弹性能分析与评估问题。1)针对实时弹道解算过程中,无迹卡尔曼滤波结果不准确甚至发散的现象,提出了基于试验设计的滤波器参数优化方法,对UKF滤波器进行优化设计。从滤波器的架构出发,梳理出影响滤波器性能的相关参数,基于正交设计,利用构造的理论弹道的测元数据进行仿真试验,确定与性能相关参数的影响因素的最优水平组合。算例表明,该方法确实可以为实时解算弹道的最优参数设置提供指导,并且具有一定的稳健性。2)在介绍经典的回归模型和基于信息矩阵的试验设计优化准则的基础上,重点讨论了在导弹飞行试验中更为实用的一种试验设计的优化问题,即固定谱点数情形下的试验设计优化,提出最大信息试验点集设计及其算法。并进一步考虑导弹试验的小子样性、继承性、多源性等特点,对试验设计提出相应的改进,包括:基于成本或距离的两种“再筛选”准则,基于时序信息等权重的加权试验设计,基于优化准则和极值的补充试验设计。3)在试验设计优化的基础上,讨论了模型驱动的导弹试验设计与参数估计问题。利用先验信息,对部分已知的导弹指标与影响因素之间的响应关系进行刻画,从而建立性能指标与影响因素之间的数学响应模型。引入稀疏优化的理论,将具有稀疏性的模型参数估计问题转换为稀疏重构问题,考虑导弹飞行试验的全过程,基于“分段试验、分步定型”的方针,综合飞行试验设计方案的优化、试验结果的分析,提出综合时序的试验设计优化及稀疏求解方法,给出一体化设计与评估的模型、方法及流程。4)结合两阶段试验的实例,对本文提出的综合时序信息的试验设计优化及稀疏求解方法进行了说明验证。结果表明,在试验点数目相同的情况下,最大信息试验点集设计与最大熵设计相比,由于考虑了模型的先验信息,点位分布与响应曲面更匹配,并且考虑了试验点的时序信息和成本信息,更符合导弹试验规程,并且可以得到更高的拟合精度。