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翼伞是具有可操纵性的航空减速器，可以实现精确归航和雀降平稳着陆，是现代化精确空投系统的重要组成部分。随着航空航天科技的发展，针对翼伞在精确空投和设备安全回收等方面的研究逐渐成为国内外关注的热点。文章主要研究翼伞系统的轨迹跟踪控制问题，包括动力翼伞系统跟踪任务轨迹和翼伞空投系统跟踪归航轨迹。文中针对翼伞系统动态特性和控制特点，在与翼伞系统相关的控制算法、轨迹跟踪策略、风场辨识和归航轨迹规划等方面提出了一些新的观点和方法，并通过仿真和实验进行了验证。 文章的主要创新工作如下: (1)基于翼伞系统的非线性特性和容易受风场干扰的控制特点，对翼伞系统的控制算法进行研究。通过对自抗扰控制算法(Active Disturbance RejectionControl，ADRC)的分析，将跟踪微分器引入到翼伞系统的轨迹跟踪控制中，减轻参考轨迹的变化对控制性能的影响。为使扩张状态观测器获得更好的状态观测和扰动估计能力，对扩张状态观测器的离散实现形式和误差反馈增益的调整方式进行优化，提出了一种自适应线性扩张状态观测器，从而增强了扩张状态观测器的噪声抑制能力，并在此基础上提出了改进的线性自抗扰控制器(LinearADRC，LADRC)。同时，基于特征模型的特点和广义预测控制的优势，设计了一种针对非线性高阶系统的基于特征模型的广义预测控制算法，通过使用特征模型代替被控对象真实模型的方法实现了对广义预测控制算法的简化。 (2)通过对翼伞系统在风中运动特性的分析，提出了一种基于GPS定位数据的在线风场辨识方法。该方法根据翼伞系统的对地速度求解风场的风速风向，并通过递推最小二乘法的迭代更新能力实现风场信息的在线更新，为翼伞系统的归航、轨迹跟踪和雀降的自主控制提供条件。为降低噪声信号对辨识结果的影响，文中基于自适应线性扩张状态观测器的观测能力设计了扩张状态观测滤波器，对利用GPS定位信号计算得到的翼伞系统对地速度进行滤波处理。仿真结果表明文中所提的风场辨识方法在翼伞系统单下偏自由飞行和跟踪圆形轨迹情况下均能实现对风场的准确辨识，而且迭代更新能力保证了辨识方法对变化风场的适应性。空投实验数据的分析结果验证了风场辨识方法在实际应用中的有效性。基于BP神经网络的风场空间模型的仿真研究表明了通过高空风场辨识结果预测低空风场信息的可行性。 (3)根据动力翼伞系统的动态特性，分别设计了横向水平轨迹跟踪控制器和纵向高度跟踪控制器，并借鉴基于制导的3D轨迹跟踪思想，提出了动力翼伞系统的轨迹跟踪策略。圆形轨迹和S形轨迹跟踪的仿真结果验证了横向控制器和纵向控制器的有效性。针对不同风扰的仿真研究表明动力翼伞系统控制器具有较强的抗干扰能力。同时，在轨迹跟踪控制中加入风场辨识算法，可以实现动力翼伞系统在未知风场环境中的准确控制和逆风平稳着陆。 (4)对翼伞空投系统的分段归航轨迹设计和轨迹跟踪控制进行研究。为了简化轨迹跟踪的计算过程，在翼伞空投系统的初始位置建立了随风场运动的随风坐标系，并在随风坐标系下对翼伞空投系统进行轨迹跟踪控制。翼伞空投系统的参考轨迹在随风坐标系下由标准几何图形构成，便于基于制导的轨迹跟踪控制策略的应用。仿真结果表明了分段归航轨迹的合理性和翼伞空投系统轨迹跟踪控制器的有效性。空投实验对翼伞空投系统跟踪直线的能力进行了验证。