科学技术的飞速发展使得武器装备及其系统变得越来越复杂,同时也深刻地改变着武器装备的作战样式,使其逐渐体现出一体化联合作战、体系对抗和复杂电磁环境等新特点。武器装备试验必须适应武器装备的快速发展及其作战样式的转变,必须由注重单项性能指标评估向注重作战效能和作战适用性评估转变,必须由简单试验环境向复杂作战环境转变。因此,开展在近似实战环境下的武器装备试验方法的研究势在必行。目前,LVC一体化联合仿真技术的研究已经取得极大进展,被广泛应用于构建贴近实战的武器装备试验环境。但是如何以LVC一体化联合仿真的实现为基础,实现虚拟仿真试验资源和真实物理试验资源之间互利共生和深度融合,仍然是一个亟待解决的问题。同时,如何在武器装备试验中充分发挥虚拟仿真试验方法的技术优势,以及如何充分利用真实物理试验中的数据优势,也是当前武器装备试验需要解决的技术难题。本文以LVC各类试验资源的互联互通和互操作为基础,以实现虚拟仿真试验资源和真实物理试验资源的互利共生和深度融合为主要研究目的,围绕虚实结合的武器装备试验方法的基本内涵、面向数据同化的仿真系统描述与分类、数据同化及其应用技术等关键技术展开研究,同时本文通过大量的武器装备试验应用案例,验证了所提出的技术和算法的有效性和优越性。论文的主要创新点如下:(1)给出了虚实结合的武器装备试验方法的基本概念和基本分类方法。在充分研究和分析已有装备试验和装备作战试验理论的基础之上,全面阐述了虚实结合的武器装备试验方法的基本概念、特点、原则和优势。同时,结合虚拟仿真试验与真实物理试验之间的交互特点,给出了开环形式的虚实结合和闭环形式的虚实结合两种分类方法。此外,我们也阐述了虚实结合的武器装备试验方法与平行系统技术、动态数据驱动应用系统技术的区别与联系。(2)研究了面向数据同化的仿真系统的基本要素和分类方法,并提出了面向数据同化的仿真系统的抽象化描述方法。为了支持与真实物理试验资源的结合,本文以虚实结合为出发点,面向数据同化的技术需求,对仿真系统的基本要素进行分析和规范化描述。本文以仿真模型、测量模型、测量数据、仿真状态、状态转移概率密度函数和相似性概率密度函数为仿真系统的基本要素,给出了面向数据同化的仿真系统的抽象化、规范化描述方法。同时,针对仿真系统的应用需求,给出了基于应用需求的仿真系统的分类方法,并且针对不同类型的仿真系统的工作流程进行了分析。(3)提出了基于随机有限集的数据同化算法。数据同化技术是仿真系统有效利用真实物理试验数据的前提,同时也是实现虚实结合的武器装备试验方法的关键技术。现有数据同化算法不能适应武器装备试验过程中的动态性和测量过程中的不确定性。为此,本文提出基于随机有限集理论来建立仿真模型和测量模型,由此形成了基于随机有限集的数据同化算法。该算法能够有效地支持在武器装备试验中的数据同化,在其他应用领域也有着广阔的应用前景。同时,本文针对基于随机有限集的数据同化算法在数值计算方面存在的困难,提出了基于高斯混合的数值计算方法和基于序贯蒙特卡洛的数值计算方法。(4)提出了面向虚实结合的仿真模型校正算法。面向模型校正的仿真系统是开环形式的虚实结合的武器装备试验方法的重要组成部分,仿真模型校正算法是其重要支撑技术之一。本文以已经提出的基于随机有限集的数据同化算法为基础,研究如何解决武器装备试验中的仿真模型校正问题,并提出了面向虚实结合的仿真模型校正算法。该算法能够很好地适应武器装备试验过程中的动态性和测量过程中的不确定性,有效支撑了面向仿真模型校正的仿真系统的实现。(5)提出了面向虚实结合的传感器在线控制技术。传感器在线控制是面向决策支持的仿真系统的典型应用,也是闭环形式的虚实结合的武器装备试验方法的重要方面,本文提出了解决该问题的控制框架和核心算法。本文以基于随机有限集的数据同化算法为基础,提出了面向虚实结合的传感器在线控制技术,同时也给出了基于动态数据驱动技术的传感器在线控制框架。该控制框架和算法为面向决策支持的仿真系统解决传感器在线控制问题提供了有效方法。