随着军民用领域对无人机应用需求的增长，推动了无人机自主化技术的发展。无人机的自主着陆关系其着陆回收的安全性，成为现代无人机必须突破的关键技术。视觉技术由于其无源性和全自主性，被视为实现无人机自主着陆的一种有效的手段，基于视觉的自主着陆技术因而成为研究热点。固定翼无人机飞行速度快、距离长，实现其基于视觉的自主着陆是一项巨大的技术挑战，着陆跑道的识别与跟踪成为关键。本文基于固定翼无人机着陆机载摄像机获取的序列图像，对跑道识别与跟踪进行了深入的研究。首先，通过对大型固定翼无人机自主着陆过程以及视觉技术研究现状的分析，将其着陆过程划分成传统方式以及视觉导引、定位两个阶段，明确了视觉估计系统的工作条件，提出了该系统构成方案，分别对其软、硬件组成进行了论述。其次，研究了图像的多分辨率技术，针对着陆的不同阶段，设置的图像分辨率，以降低图像处理的计算量；研究基于压缩感知理论的图像跑道识别与跟踪，分析了算法的实时性与准确性；研究了基于LSD的跑道边缘直线提取，以及该算法的适用条件，进一步估计出了无人机的相对偏航角。接着，进行了离线的飞行实验研究，选用某小型固定翼模型机，通过机载前视摄像机获取着陆飞行视频，对跑道识别与跟踪算法进行了验证。为直观的显示算法的仿真计算结果，开发设计了基于PC机的可视化仿真软件和基于DSP的实时仿真系统，仿真结果表明了算法的可行性。最后，对本文研究工作进行总结和展望。