水面无人艇（USV）应用广泛,是海上无人系统协同作业的重要组成部分。在海空天一体化观测网络中,要求USV和水下无人潜航器协同作业,其中USV主要用作定位和通信中继。其关键技术在于设计稳定的控制器,使USV能够在能量约束下稳定地实时跟踪运动的水下目标,并尽可能降低海洋环境中干扰复杂和弱通信条件的影响。本文就USV对水下动态目标的实时跟踪控制、跟踪过程优化与弱通信条件下的跟踪控制展开研究工作。主要研究内容如下:首先,定义固定坐标系和运动坐标系结合的状态描述体系。在此基础上建立三自由度USV运动模型和干扰模型。其次,以USV为控制对象,设计稳定的最优动态目标跟踪控制器。为在保留USV非线性特性的同时满足线性理论推导的必要条件,使用状态相关系数法描述各状态变量之间的关系。进而推导基于状态相关微分Riccati方程的最优动态目标跟踪控制器,并分析其稳定性。通过USV跟踪一个沿直线运动的动态目标仿真验证控制器的有效性。然后,针对状态相关微分Riccati方程形式复杂,难以实时高精度求解的问题,提出一种基于伪谱法的控制输入实时求解方法。LGR伪谱法能够高精度估计伴随状态,从而直接计算控制输入的值,避免求解复杂的微分Riccati方程。在实现实时控制的基础上,为提高算法对跟踪过程的优化能力,设计两种改进算法:结合自适应策略的伪谱法,调节配点数以综合处理跟踪精度、收敛速度和计算时间;结合粒子群优化的伪谱法,调节状态误差权重矩阵以综合处理跟踪精度和能量消耗。利用仿真验证控制算法的跟踪精度、抗干扰能力以及改进算法综合处理计算精度、能量消耗等要素的性能。最后,考虑实际应用场景中可能存在的弱通信情况,提出一种基于轨迹密度聚类的虚拟采样点预测策略。通过分析弱通信场景对控制器的负面影响以及水下目标历史状态信息的几何特性,设计算法动态预测并补全水下目标的状态信息,使USV能够在弱通信条件下持续稳定地跟踪水下目标。总结包含弱通信情况在内的跟踪控制结构,仿真验证整个控制过程的性能。