近年来,随着无人机应用的越来越广泛,由其引发的控制事故与相关安全问题也越来越常态化,无人机防御概念应运而生。无人机防御系统能够实时监测防御范围内的无人机入侵情况,并在检测到入侵无人机的第一时间发出警报,然后由值班人员或事先设置的自动控制程序依据入侵无人机的实际情况和防控需要,实施相应的处置措施。其中,无人机导航诱骗手段作为一种有效的无人机处置手段,可以规划出一条避开重点区域上空的轨迹,然后诱导入侵无人机沿着这条轨迹驶离防御区域,从而达到安全防控的目的。然而,在实际应用环境中,由于自然风等外界因素以及无人机本身的飞行控制算法等多方面因素的影响,仅通过模拟卫星导航信号生成虚假位置信息来欺骗无人机并不能达到预期控制效果,不能很好的控制入侵无人机的飞行轨迹,因此,需要解决在众多因素干扰情况下实施对入侵无人机的精确控制的问题。另外,目前已有多项针对现有诱骗技术进行的抗诱骗研究,并在实际应用中取得了一定的效果,如何在抗诱骗技术存在的情况下进行有效的精确诱骗也成为了一个亟待解决的问题。本文针对无人机导航诱骗技术控制精确性和有效性问题,研究基于PID（Proportional-Integral-Derivative,比例积分微分）控制算法的无人机精确诱骗方法,主要完成了以下工作:第一,建立了无人机导航诱骗闭环控制模型。首先论述了无人机诱骗控制建模问题,然后,设计了基于PID算法的控制模型,提取无人机飞行水平方位角度偏差作为控制输入,诱骗角度作为控制输出,根据实际控制效果实时调整控制输出量,实现了无人机诱骗闭环控制方法;然后应用了基于神经网络的参数调整模型,解决了控制模型的参数在线调整问题。第二,建立了基于轨迹预测的无人机诱骗轨迹规划方法。首先,设计了基于长短期记忆网络（Long Short-Term Memory,LSTM）的无人机轨迹预测模型,得到初步预测结果,然后通过卡尔曼滤波（Kalman Filtering,KF）算法对预测结果进行修正;接着分析了轨迹规划约束条件,并根据轨迹预测结果,设计并实现了相应的诱骗轨迹规划模型,以生成连续、合理的诱骗轨迹。第三,搭建了无人机导航诱骗实验平台,设计实验对本文研究实现的无人机精确诱骗方法进行了验证,证明了本文设计方法的有效性与控制的精确性。