基于图像视觉的纯方位目标定位跟踪是一种无源被动目标定位方法,其无需向外辐射能量,仅需被动地接收目标方位角度信息即可实现目标的定位跟踪,具有隐蔽性能好、抗干扰能力强、可靠性高等特点,因此成为当前目标跟踪的研究热点。目前,利用观测器在绕飞状态下实现对目标的定位跟踪备受关注,主要包括目标状态估计和环航控制两部分,而当前已有的状态估计策略及环航控制策略在无法获取目标相对距离信息时,目标状态估计精度及环航控制精度较低,从而导致目标跟踪精度较低。针对上述问题,本文以四旋翼无人机为对象,通过视觉导航系统获取目标相对方位角信息,提出了一种基于纯方位角的虚拟交叉目标定位算法,并设计了一种目标状态估计策略及无人机环航控制策略,结合Kalman滤波算法实现目标状态的无偏估计,提高了目标定位跟踪精度。论文的主要工作如下:首先,对四旋翼无人机系统进行了总体设计,针对基于视觉的纯方位目标定位跟踪系统的功能需求,设计了四旋翼无人机控制系统以及视觉导航系统,并详细介绍了各个部分的具体功能。其次,针对纯方位目标定位导航系统中所需的目标方位角信息,本文采用树莓派及摄像头作为视觉导航系统,实现目标相对方位角度信息的获取。首先,通过摄像头捕获目标图像信息;其次,利用图像阈值化方法及形态学滤波方法实现目标的提取,获取目标的图像偏移量信息;然后,通过时间配准实现姿态角量测与图像采样时间的对齐,获取目标的偏移量,并根据坐标转换给出目标方位角度。通过对实际目标的图像跟踪实验,验证了本文所述算法能够提供精度较高的角度量测信息。然后,针对当前纯方位目标跟踪中存在的目标状态估计精度较低的问题,本文提出了一种结合Kalman滤波算法的虚拟交叉定位算法,并设计了一种状态估计策略,实现了目标状态的无偏估计。首先,利用目标估计策略实现对目标速度的粗估计,根据估计速度及无人机当前位置求解无人机的虚拟观测位置;然后,利用虚拟交叉定位算法获取目标的定位值;最后,利用Kalman滤波算法实现对目标状态的无偏估计。最后,针对当前纯方位目标跟踪下的无人机环航控制中存在的环航控制误差较大的问题,本文设计了一种环航控制策略,并利用目标状态的无偏估计值进行同步修正,保证环航半径控制误差渐近收敛于零。数值仿真及实验验证了算法的理论正确性和工程实用性,与已有的目标跟踪方法和环航控制策略相比,本文所提出的算法提高了目标状态估计精度及环航半径控制精度。