董昕昊，周志杰，胡昌华，冯志超，曹友

火箭军工程大学 导弹工程学院，西安 710025

随着现代航空航天科学技术的发展，液体运载火箭、无人机等飞行器正在朝着集成化、智能化、高精度的方向演化[1]。惯导系统作为导航制导的核心装置，其精度直接决定运载火箭等飞行器的飞行精度和可靠性[2]。惯导系统作为一种高精度的传感器，其内部设计精密，轻微故障或者部分元器件退化都会导致其敏感精度降低、误差增大，致使导航系统的安全性下降，甚至有可能造成灾难性后果，鉴于此，需对惯导系统进行准确的性能评估，为以后误差修正补偿提供依据[3]。目前，国内外学者针对惯导系统性能评估开展了大量研究，现有的性能评估方法根据所建模型的不同主要分为3种：基于定量信息的性能评估方法、基于定性知识的性能评估方法和基于半定量信息的性能评估方法[4]。例如，文献[5]根据惯导的层次结构，采用一种基于证据推理的多指标的性能评估方法，计算装备指标信息的可靠度，构建了多层评估指标体系对惯导系统性能进行评估。文献[6]以惯导中光纤陀螺为研究对象，对性能特征参数的退化数据进行建模，并提出一种基于性能退化与D-S证据理论的性能评估方法。文献[7]在提出了一种基于小波阈值降噪与BP神经网络的陀螺仪漂移误差补偿方法，利用小波分析剔除噪声，再利用BP神经网络建立陀螺仪漂移误差预测模型，降低了陀螺仪的输出误差，对提高惯性系统的导航精度。……