建立智能化的新一代空中交通管理自动化系统,是新一代民用航空运输系统的重要目标之一。在新一代空中交通管理自动化系统实施方案中,航迹规划模块在基于航迹的航空器运行过程中扮演着重要角色。本文针对航空器战略航迹规划和战术航迹规划两个方面分别展开了研究,形成了较为系统的航迹规划理论,能够为新一代空中交通管理自动化系统的实施提供理论指导。本文研究工作主要包括:提出了包含“单航空器航迹规划”和“多航空器航迹规划”的战略航迹规划方法,建立了航空器战略航迹规划理论,其中,单航空器战略航迹规划阶段,从航空器的物理运动特性出发,构造了航空器在不同飞行阶段之间状态切换转移、而同一阶段内航空器重量、校正空速、高度和距离等状态参数连续变化的航迹演化模型。运用Petri网理论从宏观和微观两个角度研究了航空器全飞行剖面航迹演化过程。为了增强航迹的实用性,在航迹规划过程中融入了风场要素,引入启发式算法优化了风场插值模型参数并修正了航空器原始运行状态。多航空器战略航迹规划阶段,从航空器流的物理运动特性出发,根据航段结构和航空器间的运行状态,运用元胞自动机模型,提出了一种空域交通流微观模型构建方法。基于航路冲突点保护区竞争机制,建立了空域多航空器极大代数耦合模型和多航空器冲突预调配模型,给出了模型输入、状态和输出之间的约束关系,依据不同的航迹规划目标,通过形式化推理可以得到多航空器无冲突航迹。提出了包含“单航空器实时航迹推测”和“多航空器实时航迹规划”的战术航迹规划方法,建立了航空器战术航迹规划理论。其中,单航空器实时航迹推测阶段,从影响航空器运行的各种随机因素出发,通过将航空器的位移量视为隐马尔科夫过程的观测值,构建了基于航空器历史轨迹的隐马尔科夫航迹推测模型。针对原始观测数据的符号化序列转换和隐马尔科夫模型初始参数选取,引入启发式算法对原始数据进行聚类并优化隐马尔科夫模型初始参数,采用标准训练算法获取隐马尔科夫模型预测参数对航空器未来位置实施滚动推测。多航空器实时航迹规划阶段,从航空器的动态协同特性出发,在解脱变量受航路空间和航空器性能制约的前提下,通过融入高空风场因素,采用模型预测控制理论,提出了一种能够适应空域环境变化的冲突解脱航迹滚动规划方法。根据航空器的运行状态,建立了高空风场的线性和非线性两种滤波模型,将预测模型的校正过程转化为高空风场数值的滤波过程。为了获取解脱参数数值,引入启发式算法对最优输入量进行求解。