无人机系统是未来进行信息对抗、夺取信息优势、实施火力打击的重要手段。“自主性”是无人机系统区别于有人机最重要的技术特征,实现无人机系统的自主控制,提高其智能程度,是无人机系统的重要发展趋势。本文对无人机系统自主控制问题进行了阐述,首先分析了无人机系统自主控制技术的发展需求,然后分析了自主控制的概念和自主等级的划分、无人机系统自主控制技术的研究现状、提出了无人机系统自主控制的关键技术问题,主要包括体系结构、感知与认知、规划与控制、协同与交互等;最后对无人机系统自主控制技术的发展趋势进行了展望。本文结合了美国国防部定义的ACL,以设计一种具备半自主能力的无人靶机为目标,将ACL中0级、1级的遥控遥测技术和4级的航迹规划算法融入到了某无人靶机地面测控系统的设计中。在航迹规划算法中,本文采用粒子群算法分别对无人机离线航迹规划、在线航迹重规划和单机多航迹规划作了研究。针对粒子群算法容易陷入局部最优的缺点,将粒子群算法和BOIDS鸟群模型相融合,对算法的性能作了改进;并将改进粒子群算法应用于无人机在线航迹重规划的研究中,给出了一种动态改进粒子群算法;为了让无人机在任务执行时可以根据不同需要临时选择一条合适的飞行航迹,一种有效途径是预先规划出多条航迹。基于此本文提出了一种基于K-均值聚类的小生境粒子群算法应用于无人机多航迹规划问题。地面测控系统方面,本文的创新之处在于将无人机离线航迹规划和在线航迹重规划算法作为一个航迹规划模块融入到了某无人靶机地面测控软件的设计中,使无人靶机具备了初步的在线航迹重规划能力,为我国未来靶机自主能力的提高提供了一些参考性建议。