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UUV在母船通信声纳的引导下于水下航行跟踪母船运动的能力,对于在海况恶劣条件下通过试验母船引导UUV执行异地回收任务具有重要的作用。受通信声纳通信能力的限制,UUV无法实时得到母船的位置和速度等信息,而只能以较大的时间间隔接收到母船报送的离散采样数据,且容易因干扰而导致通信失败,因此,UUV获得的是关于母船状态的离散残缺时间序列。基于这些残缺数据设计对母船残缺航迹点修复算法和具有一定抗干扰能力的轨迹跟踪控制器,对于执行UUV的海上安全回收具有极大的现实意义。为此,本文从现实需求出发,针对水声通信信息缺失条件下UUV对母船的水下跟踪方面存在的问题进行了如下研究:首先,为了研究和分析问题的方便,建立了便于描述UUV运动规律的惯性坐标系和运动坐标系,通过对UUV运动特性和受力的分析,建立了UUV的空间运动学与动力学模型。其次,引入RBF神经网络方法,在水声通信数据丢失时,通过对母船历史航迹点的学习,实现对丢失航迹点表示的母船位置的修复。考虑到UUV获得的母船航迹点的信息量较少且存在外界干扰,引入了灰色RBF方法,利用灰色生成过程,弱化母船位置数据内部的随机性,强化其内在的规律性,再采用RBF神经网络对灰色数据进行学习和估计,最后通过白化过程获得对丢失的母船位置的较高精度的修复值。采用基于蚁群算法的连续空间多目标优化方法,设计了UUV在已知的母船相邻两航迹点之间的能耗最优和航向最优平滑轨迹规划方法,进而得到UUV对母船航迹点跟踪的最优导引律,最终将问题转换成了UUV对规划的最优轨迹的跟踪问题。再次,基于Backstepping方法和Lyapunov稳定性理论,设计了UUV对规划轨迹的跟踪控制器。通过设计虚拟中间控制量,将对UUV在横向和垂向位置跟踪误差的镇定转换成了对虚拟控制量的镇定,可以有效地避免传统反步法设计的控制器存在奇异值的问题。推导出了UUV对规划的最优轨迹的跟踪误差方程,设计了UUV轨迹跟踪控制器,将UUV对规划轨迹的跟踪控制转换成对UUV航速、纵倾和艏向的控制,并证明了该控制器的稳定性。最后,将设计的残缺数据修复方法、UUV最优运动轨迹规划方法和UUV轨迹反步跟踪控制器结合,基于Matlab设计了UUV跟踪母船的仿真实验,区分有无海流、水声通信数据丢失方式和概率的不同等情况进行仿真,结果说明设计的母船残缺航迹点修复方法和UUV的轨迹规划与跟踪控制器具有良好的效果,进一步验证了设计的跟踪控制方法在UUV与母船的水声通信信息缺失时跟踪母船航迹应用的可行性和有效性。