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现代战场中，环境信息是变化的，飞行器很难预先获得精确的全局环境信息，因此要求无人飞行器具有实时的航迹规划能力，采用量子粒子群优化算法，将约束条件和搜索算法相结合，有效解决了简单粒子群算法在高维空间中易陷入局部最优点的问题；同时，根据地形障碍、敌方防御雷达、防空火力等威胁以及禁飞区的分布情况，引入最小威胁面的概念，利用B-Spline插值逼近最小威胁面中的三维航迹在二维水平面内的投影，从而将三维曲线的规划问题简化为二维平面中控制点的寻优问题，简化了问题复杂度，提高了计算效率。仿真结果表明该方法可以满足在线航