仿真过程中的VV&A(Verification,Validation and Accretions),对于保障仿真实验结果可靠性具有重要意义。实际评估中大型复杂系统的模型验证是通过体系评估方式得到其可信度,而由于实际节点模型输出种类多样以及相应的验证方法不同,对输出可测的节点,其数据一致性检验结果在表达形式、内涵上各不相同,导致其难以进行综合来得到不可测节点的评估可信度,因此亟需进行转换以统一。针对上述问题,本文从系统分析的角度出发,通过分析几何相似,建立一种描述系统间相似性的指标,其次通过分析其他数据一致性检验结果与其关系,来完成数据一致性检验结果向标准可信度的转换。首先,对理想指标进行建立,通过分析几何系统的相似,提炼其描述系统相似的本质以及得到向一般系统推广的条件,归纳实际验证中的信号特点结合图与度量建立起符合条件的系统输入-输出空间模型,并对标准可信度性能指标以及系统间相似度的性能指标进行探讨。其次,在该模型基础下,先引入几何相似度量中常用的豪斯多夫距离,使用可信度指标分析其性能,针对其值域不规范的缺点,提出描述线性系统相等的归一化豪斯多夫度量。通过实例验证,再将其本质并将其向非线性系统推广,得到具有描述广义系统相似性能力、具有随样本渐进性质的系统夹角度量度量,最后针对离散样本得出其实际算法,完成系统层面可信度指标的建立。然后,根据建立的系统可信度指标,分析其作为标准可信度框架的依据,以及对不同数据类型一致性判别的标准进行分析为后续转换推导奠定基础。对于适用确定性信号的TIC(Theil inequality Coefficient)法,分析其描述差异的本质,结合保守条件以及数理推导,通过数理推导完成其结果向系统夹角度量的转换从而获得其结果统一化方法。对于适用平稳随机信号的窗谱估计与最大熵谱估计,同样分析其相容性检验假设条件,得出其统计意义下期望能量差,通过物理意义融合完成其向系统夹角度量的推导以完成其转换。最后,完成前述内容的辅助工具设计与实现。通过对具体验证数据进行实例验证,实例验证结果显示系统夹角度量能综合反映系统差别,并且由其导出的不同数据一致性转换结果具有较好一致性。