拦截技术是军事制导领域的研究热点,也是精确拦截制导武器的关键技术。要拦截攻击各种飞行器,首先必须正确确定其飞行规律,正确预测下一时段的运动路径,对其进行正确的识别。其次必须有快速、准确攻击目标的最优制导律,从而以实现拦截目标的成功。首先,对于拦截目标的识别而言,本文以基于轨迹拟合的目标识别预测理论为基础,将目标识别问题转化为对预测模型参数进行优化搜索的问题,建立了目标识别方法。在MAS和神经网络的基础上结合空间目标识别跟踪原理,给出了将动目标分成远、近两阶段目标的预测识别描述。提出将目标状态按自由度划分,分别进行基于MAS的神经网络子网识别预测,利用MAS和神经网络的组网原理进行目标识别的思想,并对此进行仿真验证。通过对算例的仿真,验证了基于MAS和神经网络的目标识别预测算法的正确性和有效性。其次,拦截动力学模型建立与制导律的设计、求解是本文研究的另外一个主要内容。本文以拦截动力学理论为基础,首先介绍了拦截动力学及其几种制导律,并阐述了最优控制中的Pontryagin极小值原理,分析其优缺点及适用范围。在此基础上提出了一种拦截的新方法:即以拦截器和目标器的相对运动方程为模型,以最短时间、最少燃料消耗和最小脱靶量为综合性能指标,利用Pontryagin极小值原理进行拦截动力学制导律的设计求解。最后,给出三个典型算例,仿真结果验证了用Pontryagin极小值原理进行拦截制导律设计求解的正确性和有效性。