随着现代战机执行任务愈加繁重,战场环境也愈加复杂、多变,如何在恶劣的作战环境下,圆满完成任务并安全返航,是机载综合导航系统建立的目标。机载综合导航系统搭建可以分成三个环节:导航定位、航路规划、飞行控制,即根据我机当前的导航定位和外界环境信息,对其进行航路规划,最后利用得到的航路信息进行飞行控制。本文主要针对导航定位和航路规划环节进行相应的研究,分别对其进行理论设计、模型搭建和仿真验证,具体实现过程如下:本文首先介绍了一种航迹仿真算法,该算法用于设计战机的飞行轨迹,获得战机的姿态、速度、位置信息,然后简述了惯导、GNSS、塔康、信标、多普勒、气压高度计、无线电高度表的导航原理并建立了惯导的误差模型,基于导航原理和飞行轨迹对其进行反演算,实现对机载综合导航系统进行环境的仿真和传感器数据的生成。本文针对综合导航系统多源信息融合过程中计算量太大、各导航方式数据更新频率和数据输出类型不一等问题,研究了 Kalman滤波状态融合滤波算法和Kalman滤波观测融合滤波算法,同时搭建相应的信息融合模型。对于Kalman滤波状态融合滤波算法,通过三种加权融合准则,实现了多源信息融合过程计算量与导航精度之间的均衡选择;对于Kalman滤波观测融合滤波算法,通过改变原来融合方式,在不损失导航精度的基础上减少了计算量,但是该算法的可靠性不高且故障检测困难。本文针对实时航路规划过程中离线规划和在线规划面临的问题,采取了不同的解决策略,针对离线规划问题,采用A*算法对其进行全局规划;针对在线规划问题,采用人工势能法对其进行局部规划,这样做既避免了 A*算法搜索时间过长的问题,又避免了人工势能法容易陷入局部最优的问题。针对传统A*算法搜索空间过大和威胁区域不可过的问题,分别对节点扩展方向、栅格地图标记信息和分割方式、评价函数、搜索方向进行了改进,其中通过改变栅格地图非1即0标记方式和评价函数中加入威胁的因素,使得战机在航路规划过程中能够评估威胁等级,合理的穿过一些威胁等级较低的区域,从而缩短飞行距离。针对人工势能法容易陷入局部最优的问题,综合考虑动态威胁速度和距离因素的影响,对原有的斥力函数中加入速度和距离的因素,并对动态威胁进行评估,用于设置斥力函数中的斥力因子。仿真发现算法对于动态环境中的移动威胁,具有较强的鲁棒性,而不依赖于特定的环境地图。针对规划航路可能出现无法满足飞行要求的问题,提出了对原有航路点进行裁剪和平滑优化算法,优化后航路点能够满足飞行要求。