随着战争形式的不断演变以及信息技术在战场中应用的迅速拓展,无人化的战争模式越来越受到现代战场的青睐。无人机作为空战领域无人作战的代表,其发展越来越受到重视。但随着防空技术和探测技术的不断提高,以及因为没有驾驶员的应急操作导致无人机受到环境的影响比有人机更大,无人机的安全性和完成任务的效率不断受到挑战。针对无人机在战场环境下飞行过程中面临威胁的复杂性和不确定性问题,本文开展了无人机飞行区域威胁评估、无人机飞行区域威胁预测和无人机安全区域航迹规划三个方面的技术研究。通过MATLAB仿真实验验证了每种方法的正确性,并在嵌入式系统上利用应用程序开发框架进行软件编程,编写基于威胁评估的无人机航迹规划软件。本文主要内容如下:首先,针对无人机战场环境中面临的复杂威胁的评估问题,利用基于变权理论的无人机威胁评估方法进行评估。通过分析设计威胁的数学计算模型,使用经验采样数据初始化评估权值,并利用变权理论构建优势度函数,对评估过程中使用的权值进行调整,从而提高了威胁评估的准确性。将得到的权值带入云重心模糊评估方法中进行威胁评估,并利用MATLAB进行仿真实验,验证了该方法的有效性和可行性。然后,针对威胁评估结果实时性较差和威胁等级跨度大的问题,利用马尔可夫模型进行无人机威胁预测。通过数学计算构建无人机马尔可夫状态转移概率预测模型,并将威胁评估的结果作为当前代价计算无人机威胁预测值,再利用无人机安全阈值确定无人机的安全飞行区域。通过仿真结果证明该方法较好的解决了无人威胁计算实时性差和威胁等级跨度大的问题。接着,为了提高无人机安全性和完成任务的效率,基于无人机安全飞行区域利用改进的禁忌搜索-快速探索随机树算法（Tabu Search-Rapidly-exploring Random Trees,TS-RRT）进行无人机航迹规划。利用快速拓展随机树算法（Rapidly-exploring Random Trees,RRT）和禁忌搜索优化算法（Tabu Search,TS）进行航迹的搜索和优化。并引入Theta*算法去除冗余航迹,从而能够得到更优的航迹规划结果。通过仿真对比实验验证了该方法的快速性和高效性。最后,为保障无人机在战场环境下飞行的安全性和高效性,并提高算法的实用性,利用C++语言结合嵌入式系统软件开发工具Qt（Q toolkit）对算法进行移植。通过软件编程的方式实现了基于无人机威胁评估的航迹规划技术的软件仿真,为论文中提出的方法在实际中的运用奠定了基础。