多无人机编队近年来受到了业内的广泛关注。利用多无人机编队对目标实施跟踪监视是无人机的重要应用,而摄像机作为最常见的无人机载荷,在目标信息获取方面发挥了重要作用。本文以搭载摄像机的固定翼无人机为研究对象,考虑无人机视角的视觉目标跟踪和多无人机协同standoff目标跟踪的应用场景,对其中的关键问题进行研究。主要工作及贡献如下:（1）提出基于线性旋转空间的视觉目标跟踪算法。为了解决目标图像发生平面外旋转带来的跟踪漂移,提出了线性旋转空间的概念,并根据相关滤波的特性制定了线性旋转空间的更新机制。为了防止画面抖动发生目标丢失,通过对跟踪结果进行质量评估确定模板更新和重检测的时机。在以上研究的基础上,提出了基于线性旋转空间的视觉目标跟踪算法的框架。使用采集的无人机视角图像序列进行视觉目标跟踪实验。实验结果表明提出的算法对目标平面外旋转和跟踪漂移有显著的抑制效果,对暂时的目标丢失有一定的恢复能力。（2）提出改进的Lyapunov导航向量场,实现快速的航迹收敛和相位控制。论文中讨论了引入导引参数c对航迹收敛的影响,导引参数c和生成航迹的曲率之间的关系。设计了在满足无人机最大转弯角的约束条件下,在梯度下降法的基础上构建了搜寻最优导引参数c的算法。对于多无人机协同跟踪,提出了一种新的基于速度控制的相位调整算法,并使用Lyapunov稳定性原理分析了其稳定性。进行了单无人机standoff跟踪实验和多无人机协同相位保持的数值仿真实验,验证了所提出的改进导航向量场在收敛速度和跟踪效果上的优越性,和相位控制算法良好的控制效果。（3）构建了高保真的半实物仿真系统验证算法的有效性。基于X-Plane10飞行模拟器、开源飞控和ROS构建了半实物仿真系统,硬件在环仿真实验表明提出的算法能够对处于四种基本运动状态的地面移动目标实施有效的协同standoff跟踪,验证了提出的算法具有较好的实用性和较强的适应性。论文研究了基于机载视觉的多无人机协同standoff跟踪应用下的两个重要环节:视觉目标跟踪和协同standoff跟踪,验证了相关技术的可行性,为后续的实际应用奠定了基础。