无人驾驶飞机是无人驾驶飞行器(Unmanned Aerial Vehicle)的一种，简称无人机或UAV。它在军用和民用诸多领域有着非常广泛的用途，是当前世界各国研究和发展的热点。开展无人机仿真研究，对无人机的开发和操纵手的培训具有积极意义。 系统仿真技术是研究系统运动行为、揭示系统动态过程和运动规律的重要手段和方法，是当前应用最广泛的实用技术之一。飞行仿真是以飞行器的运动情况为研究对象、面向复杂系统的仿真。飞行实时仿真系统，不仅可以用于飞机飞行性能、操纵品质、飞行控制、制导导航等系统的研究，而且是构成飞行模拟器的必要基础。本文首先按照飞行器运动学、空气动力学以及飞行控制原理等有关理论建立以“Beaver DHC-2”飞机为例的六自由度非线性模型，然后以此模型为基础进行仿真分析与智能控制算法研究。 论文的另外一个重要内容是在无人机飞行仿真的基础上进行无人机自主降落的仿真研究。主要研究工作包括：(1) 参考仪表着陆系统 (ILS) 引导着陆过程，对无人机自主降落轨迹进行了规划；(2) 设计了高度调整、航向调整、下滑、指数拉平等各阶段和航向保持、高度保持控制规律。 第三，本文对基于模糊参数自适应PID控制系统和小脑神经网络与PID复合控制算法进行了探讨，并分别应用在高度控制和航向保持模式。通过仿真比较，我们可以看出在上述算法的控制下，无人机的仿真能获得较好的效果。仿真结果对研究无人机在有风干扰下自主着陆的优化具有一定的工程实际意义。 本论文的工作对于无人驾驶飞机的飞行仿真和自主着陆研究具有参考意义。