为解决惯导系统(INS)性能评估所面临的高价值样本缺失、评估指标多、系统复杂等问题,提出一种基于分层置信规则库(Hierarchical BRB)的惯导系统性能评估方法.将专家知识与监测数据进行有效融合,提高了惯导系统的性能评估精度.首先,针对惯导系统结构构建分层BRB模型,同时将系统内部器件产生组合误差考虑在模型中.其次,为降低专家知识不确定性对初始模型评估精度的影响,采用基于投影算子的协方差矩阵自适应优化策略(P-CMA-ES)构建优化模型,通过监测数据对模型参数进行微调.最后,以某型捷联惯导系统的性能评估为例,验证了所提方法的有效性.
惯导系统 性能评估 置信规则库 专家系统 小样本