随着无人机技术在智能化战争中的应用越来越广泛,在复杂环境下无人机的自主飞行能力逐渐成为研究的热点问题。为了在复杂环境下实现自主飞行,无人机通常必须具备优秀的自主导航能力。作为无人机自主导航过程中的关键环节,无人机的三维航迹规划不仅空间复杂度高,而且通常需要实现对多个目标的优化。本文围绕作战场景下无人机的多目标三维航迹规划问题展开研究,提出了离线规划和在线规划相结合的三维航迹规划方法,从而得到同时满足多个优化目标的最优航迹,使得无人机可以安全避开各种动、静态威胁并快速到达目标点。该论文的主要内容包括:（1）对抗环境下的三维航迹规划问题建模。针对作战场景中可能存在的各种动、静态威胁,建立了三维威胁概率模型;同时,针对无人机的自身物理性能约束,建立了性能约束模型;通过分析三维航迹的优化目标,建立了航迹综合代价模型,从而为航迹的优劣评价提供了理论依据。（2）无人机离线三维航迹规划。通过预测作战场景中存在的潜在未知动态威胁的巡逻轨迹,构建了动态威胁的栅格化巡逻概率模型,从而提高了离线规划的安全性;结合得到的动态威胁概率模型,基于遗传算法实现了无人机的离线三维航迹规划,获得了满足多目标约束的预规划航迹。（3）无人机在线三维航迹规划。针对无人机飞行过程中遇到的突发动态威胁,提出了基于快速扩展随机树算法的动态威胁实时轨迹预测方法,实现了对突发动态威胁轨迹的实时、高效预测;为了解决标准粒子群算法后期收敛速度慢、局部搜索能力差的问题,引入了全局搜索和局部搜索相结合的分层思想,提出了基于改进粒子群优化算法的在线三维航迹规划方法,结合预测得到的突发动态威胁的实时运动轨迹,实现了对突发动态威胁的安全高效躲避。与现有规划算法的对比实验表明本文提出的三维航迹规划算法可以确保无人机安全躲避作战场景中的动、静威胁,并能够使最终航迹满足准确性、实时性等多目标约束。