1.一种基于气象栅格的飞行器航路优化方法，其特征在于，基于高精度气象数据保障条件，设计飞行器的最优航路，提高飞行器可飞性及对复杂多变气象环境的适应性，包括步骤如下：

（1）基于气象栅格建立飞行器的多约束航路优化模型；

（2）设计耦合气象栅格的航路快速优化策略与算法；

（3）将恶劣气象作为禁飞区约束，并进行威胁建模与量化，进行恶劣气象条件下的最优航路设计。

2.根据权利要求1所述基于气象栅格的飞行器航路优化方法，其特征在于，步骤（1）中，所述多约束航路优化模型的实现，包括以下步骤：（11）根据气象要素的影响，建立基于过载控制的飞行器运动模型；

根据气象要素的影响，构建基于过载控制的飞行器运动模型，飞行器在平面内的运动方程为：

其中，m为飞行器质量；g为重力常数，取g=9.8N/kg； 为飞行器单位时间内质量消耗量； 为飞行器速度； 为飞行器发动机推力； 为气动阻力； 为升力； 为飞行器相对于弹体坐标系z轴的转动惯量； 为弹体坐标系相对于地面坐标系的转动角速度在弹体坐标系z轴上的分量； 为飞行器上所有外力对质心的力矩在弹体坐标系z轴上的分量； 为飞行器飞行轨迹坐标； 为飞行器纵向与水平方向的夹角； 为飞行器的速度矢量与水平面间的夹角； 为飞行器的纵轴与飞行器速度矢量的夹角；

相对于航路坐标系，飞行器法向过载方程为：建立空气阻力模型为：

其中， 为无因次的总空气动力系数； 为空气密度； 为飞行器特性面积；

（12）分析气象栅格对马赫数、动压、大气密度、热流密度飞行环境参数的影响，构建与实际飞行条件接近的性能指标函数；

（13）确定控制变量和约束条件，将气象栅格内的要素与动压、过载、热流过程约束进行耦合；

将气象栅格内的要素与动压、过载、热流过程约束进行耦合，得到约束条件：其中， 为决策变量，表示若飞行任务 选择了航路 ，那么决策函数就是1，否则为0； 为决策变量，表示若同一空域内原先占用的可用航路被取消时，则令此决策变量为1，否则为0； 为当某一飞行任务 选择的航路和另一飞行器任务 选择的航路 共用相同的空域资源时设置为1，否则为0； 表示某一飞行任务 能否执行，能执行为1，不能执行为0；

表示某一飞行任务 能否执行，能执行为1，不能执行为0；

（14）在端点约束、过程约束多约束条件下，建立起非线性航路优化模型。

3.根据权利要求1所述的基于气象栅格的飞行器航路优化方法，其特征在于，步骤（2）中，所述的航路快速优化策略与算法，包括以下步骤：（21）根据气象栅格的物理特点抽象出数学特征，对气象栅格采取同步更新策略，构造气象栅格函数，并确保运动学和动力学模型与气象栅格的时/空匹配性；

（22）利用气象栅格的高精度特性，减小优化问题的规模，分阶段、逐步实现目标可达；

根据灰色关联因素分析方法，首先确定多种约束条件的比较序列，假设有m个比较序列以及参考序列

，随后计算比较序列和参考序列在k时刻的关联系数：其中， 为分辨系数； 为两级最小差；

为两级最大差； 为比较数列

与参考数列 在k时刻的绝对差值； 为k时刻参考数列， 为k时刻比较数列；

再计算关联度 ，确定比较序列 对参考序列 的关联度。

4.根据权利要求1所述的基于气象栅格的飞行器航路优化方法，其特征在于，步骤（3）中，所述恶劣气象条件下的最优航路设计包括以下步骤：（31）将恶劣气象作为禁飞区约束，并进行威胁建模与量化；

（32）根据不同种类恶劣气象的特点和辐射范围对飞行性能的影响，对不同恶劣气象进行分类，建立模式识别模型；

（33）在优化过程中根据气象栅格提供的信息进行自主识别，分为两种模式，第一种模式属于“完全禁飞”类，天气情况包括暴雨、飓风或超大规模气旋；第二类模式属于“非完全禁飞”类，天气情况包括雾霾、雷电；

（34）所述第一种模式在优化设计模型中为“硬约束”，优化出的航路不允许包含暴雨、飓风或超大规模气旋的区域，保证飞行的绝对安全；所述第二种模式在优化设计模型中为“软约束”，将恶劣气象对飞行任务执行效果的影响程度作为优化模型中性能指标的一部分，并将恶劣气象对飞行器的影响或威胁以概率表示，形成软约束模型；利用风险定性分析的方法，构建风险概率矩阵为：

R=(p,q)

其中，R为风险量；p为恶劣气象产生风险事件发生的概率；q为恶劣气象产生风险事件对飞行任务执行效果的影响。