在现代战争中,军用飞机扮演着越来越重要的角色。面对严峻的防空环境,作为博弈的一种有效手段,飞机突防技术也趋向于综合化、复杂化和智能化,突防难度越来越高。设计优良的突防航路可以有效缩短航路长度,提高突防成功概率,为作战任务的成功实施提供保障。因此,对突防航路规划技术的研究需求变得越来越迫切。本文针对复杂防空环境下的突防航路规划问题,通过分析不同典型威胁源的特性并建模,生成威胁数字灰度地图。根据飞机进行仪表飞行时先定高度,再定航线的特点,将三维航路规划问题分解为高度规划与水平规划问题,从而大大减少计算消耗和压力。针对航路规划问题,建立特定的3+2维飞机五自由度模型,据此得到运动学约束曲线作为约束直接参与航路规划,并采用改进的Hybrid-A*算法进行航路规划。在大量仿真实验和分析的基础上,验证算法的正确性和鲁棒性。论文主要工作包括:（1）生成威胁数字灰度地图。分析突防过程中典型的威胁来源及特征,建立其数学模型,生成威胁数字灰度地图。威胁建模包括地形威胁、雷达威胁和其他威胁。其中地形威胁包括建立二维自递归随机地势和二维高斯山体,并对地形进行膨胀与二维卷积平滑处理,为航路规划提供安全距离。雷达威胁依据天线方位图建立基于雷达截获概率的威胁模型,并根据飞机表面RCS不均匀分布的特性,提出雷达的动态RCS威胁模型,保证飞机以更小的相对RCS和更低的雷达截获概率安全突防。其他威胁建模包括对导弹、高炮等威胁的简化建模,为突防航路规划建立更真实的威胁环境。（2）建立简化的五维飞机模型,直接参与航路规划。分析飞机的运动学、动力学原理,结合飞机航路规划的要求,建立三轴平动+方向角+滚转角的简化五自由度飞机模型。与其他方法不同的是,本文将模型生成的运动学约束曲线直接作为约束条件参与航路规划,而不是作为规划后的平滑条件。以保证得到的航路平滑且符合运动学约束,避免实际飞行中偏离预定航路。（3）采用改进的Hybrid-A*算法规划突防航路。针对突防航路安全、稳定和航程短的需求,构建基于影响因子,综合考虑了航程代价、威胁代价和机动代价的航路代价函数。设计改进的Hybrid-A*算法进行突防航路规划,并提出对启发函数、代价函数的优化方案。