随着各种高新技术的应用，防空系统的不断完善，无人飞行器的安全突防面临着越来越大的挑战。航迹规划作为任务规划的主要功能之一，是一种能有效提高无人飞行器突防概率的方法，在任务规划系统中具有重要的地位。　　航迹规划算法是解决航迹规划问题的关键，航迹规划算法正朝着智能化、自动化、实时化的方向发展。在航迹规划的算法中，Α*算法是一种典型的启发式搜索算法，在航迹规划中有着广泛的应用。本文主要针对Α*算法在航迹规划中遇到的问题进行研究，旨在提高算法的实时性与有效性。　　本文首先介绍了航迹规划的研究现状与趋势，介绍了Α*算法基本原理，并分析了当今Α*算法用于航迹规划研究的一些优点及遇到的问题。　　为了解决这些问题，一方面从Α*算法的角度出发，设计相应的扩展策略，有效剪裁规划空间，另一方面着重分析了Α*搜索因为启发信息不准而陷入局部搜索的问题，对扩展点的估计代价（启发信息）的计算方式进行了改进，利用折线的方式来估算航迹的距离代价。这种估价方式，能使搜索过程中扩展结点的估计代价更接近于真实代价，从而得到该结点更加准确的全代价值，引导算法向更合适的方向扩展。因此，改进后的方法提高了搜索效率，能有效提高Α*算法的实时性与有效性。　　为了解决Α*很难进行协同规划的难题，本文结合启发式搜索算法的特点，对协同规划的目标在时间约束和空间约束上进行了分析，设计了相应的协同策略及协同函数。　　设计了相应的实验参数，进行仿真实验，验证了算法的优点与有效性。