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巡航导弹高生存概率、高精确打击能力的实现，依赖于其任务规划系统的支持。而航迹规划方法的好坏直接关系到任务规划系统的执行效率。不断提高航迹规划方法的效率，对巡航导弹打击能力的增强有重要意义。
本文在分析比较传统航迹规划方法的基础上，利用分层思想将传统方法加以组合，形成针对具体问题的高效航迹规划算法。为解决航迹规划中的实际问题提供了一个新思路。具体来讲，本论文主要做了以下几方面工作：
(1)分析比较传统的航迹规划算法，尤其是以A*算法为代表的扩展类规划算法和以遗传算法为代表的进化类规划算法。对这两类的算法进行概况总结，给出了一种新的理解方式。
(2)对规划环境、障碍或威胁、航迹等进行建模，准确表达航迹规划问题，尤其是为障碍或威胁提供了一个较普遍的模型。
(3)针对海上环境的巡航导弹航迹规划问题，提出了将稀疏A*与遗传算法组合的分层规划方法。分层处理复杂的航迹规划约束条件，使得每一层的规划问题相对简单。实验表明，该方法不仅具有很高的规划速度，在规划结果上也优于传统的扩展算法。
(4)针对陆地环境、以匹配制导为辅助制导方式的巡航导弹航迹规划问题，提出了双层稀疏A*算法，在启发式函数中加入了匹配区丰富度的评价，利用步长变化使得SAS算法适应不同的规划需求。试验表明，其在规划时间上优于传统的稀疏A*算法。