近年来随着小型嵌入式系统以及无线通信技术的迅速发展,小型无人机技术得到了飞速的发展。得益于成本低、机动性强、隐蔽性高等优点,小型无人机在民用领域以及军用领域都有了较为广泛的应用,如农业监测、物流运输、军事巡防、后勤运输等。相较于传统的大型单个无人机系统,小型的无人机集群系统拥有更强的抗摧毁性以及更加可靠的能力。无人机的航迹规划算法是无人机集群能够高效率完成任务的基础,而无人机集群的分簇算法是无人机集群结构控制方案中维持无人机飞行自组织网络的稳定的有效方法。目前,如何实现无人机的三维区域快速覆盖是重要的且有待解决的问题。而三维区域覆盖速度的提升会造成无人机之间距离的增加,进而影响到无人机集群通信的稳定性。基于这两个问题,本文将从无人机的三维区域覆盖以及无人机集群的结构控制这两个方面联合来对无人机集群进行优化。本文主要工作如下:1)根据航迹规划算法生成的航迹是否符合固定翼无人机飞行特性的情况,分析了目前常用的航迹规划算法是否能在真实场景中使用。然后从使用场景方面分析了目前无人机集群所使用的分簇算法存在的局限性。最后将目前常用的航迹规划算法进行了三维拓展,以研究这些算法在三维区域中的快速覆盖能力。2)为了解决无人机集群在三维区域覆盖以及巡逻中所面临的问题,在三维空间离散化基础上,提出了三维信息素无人机平滑航迹规划算法。该算法建立了一种信息素浓度动态变化模型,以信息素浓度嗅探引导无人机在三维空间循迹,并通过建立最大转向角准则平滑无人机飞行轨迹。仿真结果表明,本算法覆盖整个空间所用的时间为其他最快覆盖模型算法的61.4%,巡逻场景中维持高于其他模型算法15%的覆盖占比,且解决了其他无人机航迹规划算法中存在的急转弯与急停的现象。3)在三维信息素无人机平滑航迹规划算法的基础上,从布朗运动、万有引力中受到启发提出了一种基于覆盖和巡逻的移动控制分簇算法。该算法联合了基于三维快速覆盖的移动性方案以及维持无人机之间稳定通信链路的分簇方案。实现了在保证无人机集群通信的稳定性的情况下,完成对三维空间的快速覆盖。仿真结果表明在集群控制效果为其他算法的1.37倍的情况下,保证了无人机集群的三维区域覆盖能力,且游离无人机仅占无人机集群的4%。