驾驶员控制舰载机安全降落在航母上是非常困难的，除了面临有限长度且运动着的母舰甲板外，期间还要受到舰尾气流扰动的影响。本文针对终端进舰阶段纵向航迹控制任务建立驾驶员模型，并研究多回路的人-机进舰闭环系统特性。首先，总结舰载机进舰技术和驾驶员模型的发展历程，明确人工控制状态下的进舰过程及进舰引导系统结构。建立航母扰动运动模型、理想下滑道模型及舰尾流扰动模型构成进舰环境。建立舰载机小扰动模型、飞行控制系统模型以及发动机特性模型组成完整的舰载机系统作为驾驶员的控制对象。为解决驾驶员的工作负荷和进舰航迹不稳定性之间的矛盾，建立进场动力补偿系统（APCS：Approach Power Compensator System）对油门进行自动控制。其次，针对纵向进舰任务建立基于经典控制理论的驾驶员跟踪控制模型，此模型在Ronald Hess提出的多回路模型基础上添加视觉感受机构模型的方法建立，以内、外回路的形式呈现，通过人-机系统的频域特性确定出跟踪控制模型的参数进行仿真分析，结果表明其航迹修正能力较好。建立基于智能控制理论的驾驶员自适应神经模糊推理系统（ANFIS：Adaptive Neural Fuzzy Inference System）模型，此模型利用飞行数据通过hybrid算法进行学习训练得到，仿真结果表明驾驶员ANFIS模型可以控制舰载机实现航迹的修正，证明了这种基于数据的建模方法可以应用于进舰航迹修正任务驾驶员模型的建立，作为进舰驾驶员建模方法的探索研究。最后，针对进舰环境的特殊性，研究驾驶员跟踪控制模型对航母扰动运动和舰尾流干扰的响应特性，进一步根据经验知识，建立舰尾流预修正驾驶员模型实现舰尾流引起航迹偏差的修正。然后在不同的进舰环境下进行多次仿真，通过进舰评价指标的统计结果来评价进舰环境下驾驶员模型的控制效果，结果表明本文的进舰驾驶员模型具有一定的合理性。