近年来,无人机因其低成本、零伤亡等特点,在民用及军用领域正获得越来越多的重视。而自动着舰控制技术是舰载无人机实现海上作战任务需要解决的的关键技术之一。本文将以小型固定翼无人机为研究对象,研究基于最优预见控制的无人机着舰控制算法。首先,根据无人机动力学与运动学方程,建立其非线性数学模型,并进行模型线性化。分析无人机着舰回收方式及着舰基准轨迹的生成,并采用传统PID控制方法对无人机着舰下滑段轨迹跟踪控制进行仿真。其次,对无人机着舰过程中的安全影响因素进行分析,首先进行了甲板运动的建模研究,在此基础上通过Matlab仿真具体分析甲板运动对理想着舰点的漂移影响。然后对舰尾气流中的稳态分量雄鸡尾流进行建模研究,结合本文研究对象“银狐”无人机,仿真分析舰尾流对“银狐”无人机着舰轨迹的影响。然后,设计了基于最优预见控制的无人机着舰控制系统,根据纵侧向分开设计的思路,基于无人机解耦的线性模型分别设计无人机着舰纵向及横侧向最优预见控制律,最后将设计好的控制律代入无人机全量非线性模型进行仿真验证,通过与传统PID控制器对比,表明该控制器能快速跟踪下滑道,且无稳态误差,显著改善了飞控系统的控制性能。最后,进行了基于最优预见控制的甲板运动补偿与舰尾流抑制研究,采用将基于卡尔曼滤波算法的甲板运动预估器与最优预见控制器相结合的补偿策略,分别针对不同海况下的甲板运动进行仿真以验证该策略的可行性,通过最优预见干扰前馈控制对舰尾流进行抑制。在此基础上进行了复杂着舰环境下的无人机综合着舰仿真,结果表明,相比于传统最优控制器,本文设计的控制器能更加有效地补偿甲板运动并抑制舰尾流干扰。