高敬鹏，胡欣瑜，江志烨

1.电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室，河南 洛阳 471003

2.哈尔滨工程大学 信息与通信工程学院，哈尔滨 150001

3.北京航天长征飞行器研究所 试验物理与计算数学国家级重点实验室，北京 100076

航迹规划是无人机（unmanned aerial vehicle，UAV）完成电子对抗作战任务的有效技术手段。面对地形及敌方雷达威胁，UAV飞行时亟需合理的规划算法获取航迹以规避危险并完成任务。实际飞行过程存在未知动态威胁，更要求UAV具备实时决策能力[1]，因此在未知威胁环境如何实时规划UAV航迹是亟待解决的难题。

群智能算法是当前规划航迹的主要手段，结合约束条件，设计目标函数，利用迭代技术解算最优航迹。文献[2]提出一种自适应遗传算法实现UAV低空三维航迹规划，可以有效适用于静态地形威胁环境，然而其忽略了未知威胁对实际飞行过程的影响。文献[3]提出一种基于改进蚁群的UAV三维航迹重规划算法，相较其他算法，减少了规划时间，然而随着威胁数目增多，算法迭代计算复杂度升高，处理速度下降，难以满足无人机飞行航迹实时控制的需求。另外，若以离散航点两两连接形成的直线段为航迹，无人机在航点切换处飞行，不符合自身飞行动力学原理，将导致飞行误差，故在航迹规划的基础上，利用航迹优化技术将离散航点优化为一条满足无人机运动约束的飞行航迹[4]。文献[5]利用改进A*算法完成离散航迹点的规划，并通过插值平均处理优化航迹，却也增大了解算航迹的时间成本。……