空射巡航导弹是现代战争中实现精确打击的一种重要武器,提高打击精度和其生存概率是其发展趋势。快速实时景象匹配在巡航导弹精确攻击目标中起着极重要的作用,本文研究了在保证精度的条件下提高景象匹配速度的问题,用 Hausdroff 距离代替作为传统相似度指标的欧氏距离,利用包括二进制编码和十进制编码在内的遗传算法、分别基于频域和空域的分层算法替代全空间逐点搜索。经实验表明,这些算法在保证一定精度的条件下提高了景象匹配的速度。为了提高匹配时实时图的质量,针对不同的图像畸变情况还进行了预处理研究。另外根据不同的快速算法,可区分基准图景象匹配品质的差异,为巡航导弹的航迹规划提供参考。 为了达到提高生存概率和精确打击的目的,还要能有效地躲避威胁,本文就作为低空突防的航迹规划和机动突防做了研究。在航迹规划中,采用基于Voronoi 图的新型三层规划方式,有效地考虑了静态威胁和动态威胁,利用第一层的 Voronoi 图躲避静态威胁,第二层航迹规划针对动态威胁,第三层规划产生导弹可以实际跟踪的轨迹,实验证明通过这种层次规划得到的航迹是可行的。在机动突防中,通过视线运动学的分析,在攻击平面内,利用巡航导弹在垂直视线方向上的正弦机动可以有效避开利用常规比例制导的拦截导弹。仿真证明这种突防策略可以达到预期突防的效果,而且并不影响打击地面既定静止目标的快速性。突防开始时巡航导弹的状态必须满足一定条件,在满足条件以后开始突防指令的导引,就可以保证巡航导弹避开常规比例导引的拦截导弹。