随着工程问题研究的精细化,对不确定性因素影响下的系统可靠性高精度定量分析需求越来越大。如何在卫星设计过程中尽可能全面地考虑不确定性因素的影响,在追求卫星性能最优的同时综合提高可靠性,其首先需要解决的问题是发展一种能够高效、高精度地进行卫星系统可靠性分析和评估的方法。本文从平衡工程问题可靠性分析的效率和精度这组矛盾出发,对目前基于概率模型可靠性分析方法中的数字抽样技术进行了研究。首先,对现有基于数值抽样的可靠性分析方法进行了研究。分析了以蒙特卡洛仿真技术为代表的抽样类方法的原理、收敛速度和影响其收敛精度的因素,研究了基于蒙特卡洛仿真改进的重要抽样法的原理以及如何选取重要性抽样密度函数,为后续研究提供技术支持。其次,结合基于最可能失效点(Most Probable Point,MPP)的重要性抽样(Importance Sampling,IS)方法和基于局部展开的一阶可靠度法(First Order Reliability Method,FORM),对基于其改进的抽样可靠性分析方法进行了研究。在工程中,精度和效率往往是一组无法调和的矛盾。因此,本文提出了一种结合FORM和MPP-based IS优点的改进抽样方法用于可靠性分析。通过在MPP-based IS确定的重要性区域基础上,对其进一步划分为三个区域,即关键性区域、不重要区域以及确定性失效或安全区域。通过仅对关键性区域进行高精度仿真分析,其它对可靠度分析影响不大的区域仅通过线性近似进行安全或失效判断,与MPPbased IS相比能够大大降低仿真样本数量,以此降低计算成本。提出方法的关键是如何合理确定关键性区域,本文通过提出的一种迭代算法实现。然后,对本文提出的改进可靠性分析方法进行了有效性验证,并应用于卫星结构可靠性分析。通过具有不同概率凹凸特性的非线性极限状态函数可靠性分析数值算例,对实现提出方法的具体流程进行详细阐述,对影响精度和效率的算法参数设置进行了详细讨论,对方法可行性进行了验证。进一步以实际“天拓三号”卫星支撑结构可靠性分析为例,对算法的工程适用性进行了验证。最后,基于本文提出的改进抽样可靠性分析方法,对空间目标不确定性碰撞概率问题进行了研究。考虑航天器初始状态(位置、速度)和飞行过程中的扰动不确定性影响,对航天器运行轨迹偏差导致的空间目标碰撞概率进行了分析,基于提出的可靠性分析方法能够获取与传统蒙特卡洛抽样仿真分析精度相当的结果,同时计算成本大大降低,验证了该方法的广泛适用性。论文对基于数值抽样的不确定性可靠性分析方法进行了较为深入的研究。以工程常用的FORM和MPP-based IS方法为基础,结合两种方法的优点,提出了一种高效的改进抽样方法,从而有效实现分析精度与效率的平衡。将该方法应用于多种不同非线性概率凹凸情况的可靠性分析和卫星结构可靠性分析问题,并扩展应用于空间目标碰撞概率分析,验证了该方法的有效性和广泛适用性。本文提出的可靠性分析方法具有较强的通用性,可以推广应用于其它领域的可靠性分析问题。