欺骗路径是战场欺骗策略与传统路径规划的结合,是战场态势估计的重要内容之一。在战场强对抗的环境下,进攻方往往并不会完整直接地将自身的真实作战意图暴露在防守方面前,而会采取一些意图遮蔽方法对防守方的意图识别过程进行干扰;另一方面,面对进攻方采取的欺骗策略,防守方需要考虑如何在存在干扰的情况下准确把握进攻方的真实进攻意图,从而提前做好防御准备。虽然关于欺骗路径的研究不断发展,但是当前的欺骗路径规划与识别技术都存在一定的问题与不足。为了推动欺骗路径理论研究,本文主要完成了以下工作:（1）解决动态环境中的欺骗路径规划问题在真实战场中,态势要素是不断变化的,包括人为要素和自然要素,其状态都随着时间的推移不断改变。因此,为了得到更加具有研究意义的仿真结果,必须要考虑在动态环境下进行作战仿真研究。当前的欺骗路径规划模型主要应用于二维静态环境,这显然不能满足作战仿真需求。为在动态环境中找到一条符合任务要求同时能够避开障碍的欺骗路径,本文提出了一种分阶段的规划方法,将静态规划结果与实时环境结合,实现了动态环境下的欺骗路径规划。之后,本文还将坡度因素与欺骗路径规划模型的代价函数结合,将欺骗路径规划的应用域从二维动态环境拓展到了三维动态环境。（2）提出基于粒子滤波的欺骗路径识别算法传统路径识别算法对噪声环境的适应性不佳,同时对具有欺骗效果的路径识别效率不高。针对传统识别算法存在的问题,本文将粒子滤波算法与路径识别内容结合,提出了基于粒子滤波的欺骗路径识别算法。一方面,粒子滤波算法能够在噪声存在的情况下准确把握被识别对象的实时状态,抗干扰能力强;另一方面,基于粒子滤波的欺骗路径识别算法可以通过采集到的实时数据对初始模型参数进行动态调整,提高对欺骗路径的识别准确率。仿真实验表明,基于粒子滤波的欺骗路径识别算法可以在存在噪声干扰的环境中较为准确地对被识别对象的目标终点进行判断,为路径识别研究提供了新的思路和方法。