单无人机航迹规划是多无人机航迹规划的基础,本文针对多无人机航迹规划算法不能适应复杂环境的缺点,从改进单无人机规划算法入手,拓展到多无人机协同规划中,并且针对在复杂环境中已有的通信技术不能给多无人机提供足够的准确性和安全性的缺点,为了提高多无人机飞行的安全性,将一种新的监视技术ADS-B(Automatic Dependent Surveillance-Broadcast)应用到多无人机航迹监视中。本文主要针对ADS-B技术对多无人机航迹规划算法问题做了如下研究:首先,通过分析ADS-B的技术特点,包括数据结构、刷新频率等,来确定无人机采用ADS-B技术的性能指标,并分析ADS-B技术应用在多无人机航迹规划中的优越性。其次,对单无人机传统人工势场法的势场函数进行了改进,采用混沌理论搜索最优势场系数的方法,增强了人工势场法适应复杂环境的能力。然后,研究了在进化算法引导的单无人机航迹规划,针对航迹点与航迹点以直线连接,导致在遇到复杂环境条件下航迹点使用量大的缺点,提出基于人工势场的独立航迹点进化算法。将改进的人工势场法应用到独立航迹点微分进化算法中。通过人工势场引导间隔点的进化算法,不仅可以减少航迹点的使用,同时保持航迹的平滑性。再将此方法拓展到多无人机航迹规划中,增加多无人机约束函数,在复杂多变的山地中进行仿真对比,仿真结果证明,改进的算法具有很高的准确性和平滑度,可以高效地完成多无人机协同规划任务。最后,介绍了实验平台的实验设备,包括ADS-B机载设备、地面站、监视软件等。模拟了加装ADS-B设备的无人机进行多无人机航迹规划试飞试验,试验结果显示,ADS-B系统具有精确的多无人机监视能力。本文为ADS-B制式下的多无人机航迹规划提供了理论基础。