现代军事领域中,通过对无人飞行器的飞行轨迹进行精细规划,进而实现飞行器的高突防能力是实现精准打击任务的关键。不同于无人飞行器的其它应用领域,无人飞行器的突防领域所涉及的约束条件更加复杂、突防问题本身涉及的限制较多,因此对航迹规划算法的研究提出了极大的挑战。本文结合实际应用需求,提出了基于改进动态编码粒子群的无人飞行器智能突防航迹规划方法,并通过实验证明了方法的有效性和其独特优势。本文首先分析了无人飞行器的运动学模型、无人飞行器的雷达截面积（Radar Cross Section,RCS）特性,雷达威胁探测模型以及导弹拦截模型,并对飞行器的飞行环境、约束区域以及约束条件进行了建模分析。针对传统粒子群算法在解决航迹规划问题时因粒子维数固定难以适应解的灵活性问题,在动态编码粒子群航迹规划方法的基础上提出了一种基于改进动态编码粒子群的无人飞行器智能突防航迹规划方法,该方法粒子的维数能够根据需要动态改变,通过增加粒子维数,保证粒子的有效性;当粒子冗余时,可对粒子进行动态降维,结合DTW（Dynamic Time Warping,动态时间规整）算法的思想解决了不同粒子维数下粒子的比对调整问题,制定了粒子维数不同时各分量的更新策略。最后分别设计了多组对比实验,展现了基于改进动态编码粒子群的无人飞行器智能突防航迹规划方法的优势:（1）相比固定维数的粒子群规划方法能够动态调整粒子维数,更快找到全局最优解。（2）利用了飞行器的动态RCS特性,相比固定RCS的传统规划算法,能够规划出路径长度更短的、具有高突防能力的航迹。（3）通过与现有的动态编码粒子群算法、SAS（Sparse A*Search,稀疏A*搜索）算法、基于方向编码的遗传算法比较,凸显了本文方法相比其他方法的优势。（4）算法的抗干扰能力强,能在躲避雷达探测的同时合理绕过禁飞区,规划出满足突防要求的航迹。