随着核威慑和核反击作战体系建设热潮不断上涨,弹道导弹攻防技术发展革新需求不断提高,弹道导弹突防样式和反导作战战法日新月异,研究弹道导弹突防及反导的热度日益攀升。当前,弹道导弹的主要拦截方式是末段拦截,且拦截弹的机动性能一般都优于弹道导弹。本文围绕弹道导弹末段拦截策略问题展开研究,并假设在特定场景下,再入弹头处于高速机动状态,其机动性能优于拦截弹。针对多个末段弹道导弹目标,重点研究了多枚劣势拦截弹进行协同拦截的场景,具体研究成果有以下三个方面:（1）针对反弹道导弹过程中多拦截弹与多目标的分配问题,在对拦截弹和弹道导弹目标进行分析的基础上,建立拦截弹—目标分配模型,提出了一种基于遗传—粒子群融合算法的目标分配方案,将多对多的拦截问题分解为多个多对一的协同制导问题。首先,将目标分配模型的分配标准聚焦到所有拦截弹同时且更快到达目标上,受限于分配模型的约束条件,为了保证算法的时效性,应用改进遗传算法对分配模型进行初分配。然后,将初分配结果代入改进粒子群算法进行再优化,保证了最终结果的准确性,实现了各个火力单元之间的拦截弹调度。最后,通过对比实验表明,相较于改进遗传算法和粒子群算法,融合算法的最终解更优,收敛速度更快,性能更加优越,并使用枚举精确解验证了融合算法的准确性。（2）针对反弹道导弹过程中的多对一协同拦截问题,建立多弹协同拦截模型,考虑到末段再入目标的高速机动特点,提出了一种基于可达集覆盖的协同拦截策略,实现了多枚劣势拦截弹协同拦截同一枚弹道导弹的目的。首先,根据初始情况,确定多拦截弹可达集的协同覆盖策略,并根据寻的过程中的常见覆盖偏差,设计了应对常见偏差的自适应调节机制,实现联合可达集的动态调整。然后,根据可达集覆盖策略确定的期望零控脱靶量与实际零控脱靶量的差值来驱动制导过载的方向变化,完成制导律设计。最后,通过仿真结果表明,在劣势拦截情况下,协同拦截策略相较于增强比例导引律和微分对策制导律,其制导性能更优,在应对目标机动模式、延迟、初始交战状态等不同情况下的鲁棒性更好。（3）为了更好地研究反导攻防过程,本文在可视化仿真系统的基础上,应用前文的研究成果,搭建了反导攻防过程仿真平台。首先,分析了平台的功能及需求,根据软件层次功能需要,设计了软件的总体架构。然后,基于可视化仿真系统的仿真推演能力,结合反弹道导弹攻防任务特点,根据预设算法,实现对反弹道导弹攻防过程的仿真推演。最后,应用表明仿真平台能够较好地实现对反导攻防过程的仿真模拟,不仅可以应用在本文算法的研究过程中,还具有相当的通用性,可广泛应用于弹道导弹突防与反导作战的运用规律研究。本文结合反弹道导弹作战任务特点,既考虑到分配模型的约束限制,又考虑到拦截模型对抗过程中的不确定影响,所提出的多对多目标分配方法、多对一协同拦截策略经过仿真验证,并成功应用于反导攻防过程仿真平台中,研究成果具有一定创新性和工程实用价值,能够在一定程度上提升反弹道导弹作战效能。