随着无人机集群相关研究的深入与核心技术的不断突破,集群作战势必打破传统作战理念,成为未来战争中主导战局的关键力量。本文对无人机集群作战中饱和攻击、突防打击与空中对抗三大经典作战任务的任务规划方法及集群智能控制技术进行了研究。首先,针对无人机集群饱和攻击任务,构建了战场模型,提出潜行抵近、合围等待及饱和打击三阶段任务规划策略,引入一致性算法进行航迹规划,以增强任务所要求的时间、空间及相位上的协同性,将一致性算法针对任务进行改进,形成编队控制器以满足任务过程中要求的快速集结与队形保持要求,为解决一致性算法在任务过程中存在的航程浪费及复杂机动问题,引入Dubins曲线对集群控制指令进行修正,提出一种融合Dubins曲线与一致性算法的指令生成方法,以适用于低成本弱机动的无人机集群执行作战任务。其次,针对无人机集群突防打击任务,构建了涵盖四大类别敌方空防系统威胁模型,设计基于仿生学狼群行为下的集群运动模型,引入人工势场建立无人机单位时间机动区域内的威胁分布模型,从而建立集群突防任务规划模型,基于任务改进狼群算法的寻优机制以匹配集群运动策略,提出一种混合人工势场-狼群算法（HAPF-WPA）对集群突防任务规划模型进行求解,快速解算集群最低威胁所对应的单机机动位置,保证集群高存活率突破防线的同时,高效完成目标检索及打击任务。然后,针对无人机集群空中对抗任务,构建包含战争迷雾的复杂战场模型,引入非参量法态势评估模型对兰彻斯特方程进行改进,设计机动方式以形成基于兰彻斯特方程的态势评估方法,在此基础上设计基于兰彻斯特方程的目标分配规则,从而建立集群空中对抗任务规划模型,引入粒子群优化算法并基于任务设计粒子更新规则,提出一种基于兰彻斯特方程的粒子优化群算法（LE-PSO）对集群空中对抗任务规划模型进行求解,解算出最低威胁的集群机动方式与最大杀伤的目标分配结果,以提高战损比并消灭敌方集群,完成对抗任务。最后,对本文提及的战场构建、集群模型、作战策略及算法设计进行封装,开发无人机集群作战任务仿真系统,搭建人机交互界面以形成操作简便参数可调的仿真平台。