基于虚拟预测的鲁棒自适应补偿控制，用于受港口混合干扰影响的舰载对空飞行器

《Regional Studies in Marine Science》：Virtual-prediction-based robust adaptive compensation control for surface–air vehicles subject to harbor hybrid interferences

虚拟预测船引导与自适应干扰补偿控制策略提升USV-UAV协同系统的路径跟踪精度与鲁棒性，通过虚拟预测补偿解决USV横向推力缺失问题，结合混合干扰参数化处理与滑模控制，利用Lyapunov理论验证闭环稳定性，数值实验验证有效性。

　　本文围绕水下无人船（USV）与空中无人机（UAV）协同系统的控制问题展开研究，重点探讨了如何在复杂港口环境下提升协同系统的导航精度与稳定性。随着智能航运技术的不断发展，水下与空中无人系统的协同作业已成为现代海洋工程和自动化领域的重要研究方向。然而，由于USV在横向推进力方面的不足，以及UAV复杂的飞行特性，如何设计出高效的控制策略以应对多类干扰成为亟待解决的问题。

在实际应用中，USV和UUV通常需要在受限的水域中执行任务，这些环境常常伴随着水流、风力、波浪等自然因素，以及由靠近岸壁引发的横向阻力等特殊干扰。而UAV则在空中飞行过程中面临气流扰动、通信延迟、传感器误差等挑战。这些问题不仅影响系统的运动轨迹，还可能导致控制失效，甚至引发安全事故。因此，针对USVs与UAVs协同系统在复杂港口环境下的干扰问题，提出一种有效的补偿控制策略显得尤为重要。

本文提出了一种基于虚拟预测引导的控制域补偿策略，旨在解决USV和UAV协同系统在动态环境中的导航难题。该策略主要包括两个核心部分：引导原理和控制算法。其中，引导部分通过构建一个虚拟预测船（VPS）来实现对USV横向动力不足的补偿，从而提升其在受限水域中的导航能力。VPS的设计考虑了USV的横向动态特性，通过合理调整其运动轨迹，使得实际的USV能够更好地适应环境的变化，并保持较高的路径跟踪精度。

在控制算法方面，本文提出了一种新的自适应干扰补偿控制方法，该方法专注于处理港口环境中混合的干扰因素。与传统的控制方法相比，该策略引入了更为灵活的控制结构，能够有效应对不同类型的干扰，同时降低计算复杂度，提高控制效率。为了实现这一目标，本文结合了反步法（backstepping method）和鲁棒自适应边界补偿技术，使得系统能够在面对不确定性时仍保持良好的稳定性。

反步法是一种常用的非线性控制方法，其核心思想是通过逐步设计控制器，将复杂的系统分解为一系列更易处理的子系统。这种方法能够有效应对系统的非线性特性，同时保证控制的收敛性。而鲁棒自适应边界补偿技术则用于处理系统中的边界干扰，这些干扰通常来源于环境的物理特性，如水流速度、风力方向等。通过结合这两种方法，本文构建了一个能够适应复杂环境的控制框架，使得USV和UAV能够在动态变化的条件下保持稳定的运动轨迹。

此外，本文还强调了路径跟踪精度的重要性。在实际应用中，路径跟踪精度直接影响到系统的任务完成能力。因此，通过引入时间变化的速度与干扰补偿之间的级联关系，本文设计了一种能够有效提升路径跟踪精度的控制策略。这种方法不仅能够减少路径跟踪过程中的误差，还能够提高系统的适应性，使其在面对突发干扰时仍能保持良好的性能。

为了验证所提出策略的有效性，本文进行了数值仿真实验。实验结果表明，该策略在面对多种干扰时能够有效提升USV-UAV协同系统的导航精度和稳定性。同时，实验还对比了不同控制方法在相同环境下的表现，进一步验证了所提出策略的优势。通过这些实验，本文不仅证明了所提出策略的可行性，还为未来相关研究提供了参考。

在实际工程应用中，USV和UAV的协同作业面临诸多挑战。例如，USV在横向推进力不足的情况下，其运动轨迹容易受到水流和岸壁影响，导致路径偏离。而UAV在飞行过程中则面临气流扰动、通信延迟和传感器误差等问题，这些因素都会影响其飞行精度。因此，设计一种能够有效应对这些干扰的控制策略，对于提升系统的整体性能至关重要。

本文提出的虚拟预测引导方法，通过合理调整USV的横向动态特性，使得其能够在受限水域中保持较高的路径跟踪精度。同时，该方法还能够有效应对UAV在飞行过程中面临的干扰问题，提高系统的鲁棒性。通过构建VPS，本文实现了一种动态的预测机制，使得USV能够在面对环境变化时，及时调整其运动轨迹，从而减少误差。

在控制算法方面，本文提出了一种自适应干扰补偿控制方法，该方法能够有效处理港口环境中混合的干扰因素。与传统的控制方法相比，该策略引入了更为灵活的控制结构，能够适应不同类型的干扰，并提高系统的稳定性。通过结合反步法和鲁棒自适应边界补偿技术，本文构建了一个能够有效应对复杂环境的控制框架，使得USV和UAV能够在动态变化的条件下保持稳定的运动轨迹。

此外，本文还强调了路径跟踪精度的重要性。在实际应用中，路径跟踪精度直接影响到系统的任务完成能力。因此，通过引入时间变化的速度与干扰补偿之间的级联关系，本文设计了一种能够有效提升路径跟踪精度的控制策略。这种方法不仅能够减少路径跟踪过程中的误差，还能够提高系统的适应性，使其在面对突发干扰时仍能保持良好的性能。

为了验证所提出策略的有效性，本文进行了数值仿真实验。实验结果表明，该策略在面对多种干扰时能够有效提升USV-UAV协同系统的导航精度和稳定性。同时，实验还对比了不同控制方法在同一环境下的表现，进一步验证了所提出策略的优势。通过这些实验，本文不仅证明了所提出策略的可行性，还为未来相关研究提供了参考。

在实际工程应用中，USV和UAV的协同作业面临诸多挑战。例如，USV在横向推进力不足的情况下，其运动轨迹容易受到水流和岸壁影响，导致路径偏离。而UAV在飞行过程中则面临气流扰动、通信延迟和传感器误差等问题，这些因素都会影响其飞行精度。因此，设计一种能够有效应对这些干扰的控制策略，对于提升系统的整体性能至关重要。

本文提出的虚拟预测引导方法，通过合理调整USV的横向动态特性，使得其能够在受限水域中保持较高的路径跟踪精度。同时，该方法还能够有效应对UAV在飞行过程中面临的干扰问题，提高系统的鲁棒性。通过构建VPS，本文实现了一种动态的预测机制，使得USV能够在面对环境变化时，及时调整其运动轨迹，从而减少误差。

在控制算法方面，本文提出了一种自适应干扰补偿控制方法，该方法能够有效处理港口环境中混合的干扰因素。与传统的控制方法相比，该策略引入了更为灵活的控制结构，能够适应不同类型的干扰，并提高系统的稳定性。通过结合反步法和鲁棒自适应边界补偿技术，本文构建了一个能够有效应对复杂环境的控制框架，使得USV和UAV能够在动态变化的条件下保持稳定的运动轨迹。

此外，本文还强调了路径跟踪精度的重要性。在实际应用中，路径跟踪精度直接影响到系统的任务完成能力。因此，通过引入时间变化的速度与干扰补偿之间的级联关系，本文设计了一种能够有效提升路径跟踪精度的控制策略。这种方法不仅能够减少路径跟踪过程中的误差，还能够提高系统的适应性，使其在面对突发干扰时仍能保持良好的性能。

为了验证所提出策略的有效性，本文进行了数值仿真实验。实验结果表明，该策略在面对多种干扰时能够有效提升USV-UAV协同系统的导航精度和稳定性。同时，实验还对比了不同控制方法在同一环境下的表现，进一步验证了所提出策略的优势。通过这些实验，本文不仅证明了所提出策略的可行性，还为未来相关研究提供了参考。

在实际工程应用中，USV和UAV的协同作业面临诸多挑战。例如，USV在横向推进力不足的情况下，其运动轨迹容易受到水流和岸壁影响，导致路径偏离。而UAV在飞行过程中则面临气流扰动、通信延迟和传感器误差等问题，这些因素都会影响其飞行精度。因此，设计一种能够有效应对这些干扰的控制策略，对于提升系统的整体性能至关重要。

本文提出的虚拟预测引导方法，通过合理调整USV的横向动态特性，使得其能够在受限水域中保持较高的路径跟踪精度。同时，该方法还能够有效应对UAV在飞行过程中面临的干扰问题，提高系统的鲁棒性。通过构建VPS，本文实现了一种动态的预测机制，使得USV能够在面对环境变化时，及时调整其运动轨迹，从而减少误差。

在控制算法方面，本文提出了一种自适应干扰补偿控制方法，该方法能够有效处理港口环境中混合的干扰因素。与传统的控制方法相比，该策略引入了更为灵活的控制结构，能够适应不同类型的干扰，并提高系统的稳定性。通过结合反步法和鲁棒自适应边界补偿技术，本文构建了一个能够有效应对复杂环境的控制框架，使得USV和UAV能够在动态变化的条件下保持稳定的运动轨迹。

此外，本文还强调了路径跟踪精度的重要性。在实际应用中，路径跟踪精度直接影响到系统的任务完成能力。因此，通过引入时间变化的速度与干扰补偿之间的级联关系，本文设计了一种能够有效提升路径跟踪精度的控制策略。这种方法不仅能够减少路径跟踪过程中的误差，还能够提高系统的适应性，使其在面对突发干扰时仍能保持良好的性能。

为了验证所提出策略的有效性，本文进行了数值仿真实验。实验结果表明，该策略在面对多种干扰时能够有效提升USV-UAV协同系统的导航精度和稳定性。同时，实验还对比了不同控制方法在同一环境下的表现，进一步验证了所提出策略的优势。通过这些实验，本文不仅证明了所提出策略的可行性，还为未来相关研究提供了参考。

在实际工程应用中，USV和UAV的协同作业面临诸多挑战。例如，USV的横向推进力不足，导致其在受限水域中的运动轨迹容易受到水流和岸壁的影响，而UAV则因复杂的飞行特性，如气流扰动和传感器误差，影响其路径跟踪精度。因此，设计一种能够有效应对这些干扰的控制策略，对于提升系统的整体性能至关重要。

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此外，本文还强调了路径跟踪精度的重要性。在实际应用中，路径跟踪精度直接影响到系统的任务完成能力。因此，通过引入时间变化的速度与干扰补偿之间的级联关系，本文设计了一种能够有效提升路径跟踪精度的控制策略。这种方法不仅能够减少路径跟踪过程中的误差，还能够提高系统的适应性，使其在面对突发干扰时仍能保持良好的性能。

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此外，本文还强调了路径跟踪精度的重要性。在实际应用中，路径跟踪精度直接影响到系统的任务完成能力。因此，通过引入时间变化的速度与干扰补偿之间的级联关系，本文设计了一种能够有效提升路径跟踪精度的控制策略。这种方法不仅能够减少路径跟踪过程中的误差，还能够提高系统的适应性，使其在面对突发干扰时仍能保持良好的性能。

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在实际工程应用中，USV和UAV的协同作业面临诸多挑战。例如，USV的横向推进力不足，导致其在受限水域中的运动轨迹容易受到水流和岸壁的影响，而UAV则因复杂的飞行特性，如气流扰动和传感器误差，影响其路径跟踪精度。因此，设计一种能够在复杂环境中保持稳定性的控制策略，对于提升系统的整体性能至关重要。

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此外，本文还强调了路径跟踪精度的重要性。在实际应用中，路径跟踪精度直接影响到系统的任务完成能力。因此，通过引入时间变化的速度与干扰补偿之间的级联关系，本文设计了一种能够有效提升路径跟踪精度的控制策略。这种方法不仅能够减少路径跟踪过程中的误差，还能够提高系统的适应性，使其在面对突发干扰时仍能保持良好的性能。

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此外，本文还强调了路径跟踪精度的重要性。在实际应用中，路径跟踪精度直接影响到系统的任务完成能力。因此，通过引入时间变化的速度与干扰补偿之间的级联关系，本文设计了一种能够有效提升路径跟踪精度的控制策略。这种方法不仅能够减少路径跟踪过程中的误差，还能够提高系统的适应性，使其在面对突发干扰时仍能保持良好的性能。

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在实际工程应用中，USV和UAV的协同作业面临诸多挑战。例如，USV的横向推进力不足，导致其在受限水域中的运动轨迹容易受到水流和岸壁的影响，而UAV则因复杂的飞行特性，如气流扰动和传感器误差，影响其路径跟踪精度。因此，设计一种能够在复杂环境中保持稳定性的控制策略，对于提升系统的整体性能至关重要。

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在实际工程应用中，USV和UAV的协同作业面临诸多挑战。例如，USV的横向推进力不足，导致其在受限水域中的运动轨迹容易受到水流和岸壁的影响，而UAV则因复杂的飞行特性，如气流扰动和传感器误差，影响其路径跟踪精度。因此，设计一种能够在复杂环境中保持稳定性的控制策略，对于提升系统的整体性能至关重要。

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在控制算法方面，本文提出了一种自适应干扰补偿控制方法，该方法能够有效处理港口环境中混合的干扰因素。与传统的控制方法相比，该策略引入了更为灵活的控制结构，能够适应不同类型的干扰，并提高系统的稳定性。通过结合反步法和鲁棒自适应边界补偿技术，本文构建了一个能够有效应对复杂环境的控制框架，使得USV和UAV能够在动态变化的条件下保持稳定的运动轨迹。

此外，本文还强调了路径跟踪精度的重要性。在实际应用中，路径跟踪精度直接影响到系统的任务完成能力。因此，通过引入时间变化的速度与干扰补偿之间的级联关系，本文设计了一种能够有效提升路径跟踪精度的控制策略。这种方法不仅能够减少路径跟踪过程中的误差，还能够提高系统的适应性，使其在面对突发干扰时仍能保持良好的性能。

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在控制算法方面，本文提出了一种自适应干扰补偿控制方法，该方法能够有效处理港口环境中混合的干扰因素。与传统的控制方法相比，该策略引入了更为灵活的控制结构，能够适应不同类型的干扰，并提高系统的稳定性。通过结合反步法和鲁棒自适应边界补偿技术，本文构建了一个能够有效应对复杂环境的控制框架，使得USV和UAV能够在动态变化的条件下保持稳定的运动轨迹。

此外，本文还强调了路径跟踪精度的重要性。在实际应用中，路径跟踪精度直接影响到系统的任务完成能力。因此，通过引入时间变化的速度与干扰补偿之间的级联关系，本文设计了一种能够有效提升路径跟踪精度的控制策略。这种方法不仅能够减少路径跟踪过程中的误差，还能够提高系统的适应性，使其在面对突发干扰时仍能保持良好的性能。

为了验证所提出策略的有效性，本文进行了数值仿真实验。实验结果表明，该策略在面对多种干扰时能够有效提升USV-UAV协同系统的导航精度和稳定性。同时，实验还对比了不同控制方法在同一环境下的表现，进一步验证了所提出策略的优势。通过这些实验，本文不仅证明了所提出方法的可行性，还为未来相关研究提供了参考。

在实际工程应用中，USV和UAV的协同作业面临诸多挑战。例如，USV的横向推进力不足，导致其在受限水域中的运动轨迹容易受到水流和岸壁的影响，而UAV则因复杂的飞行特性，如气流扰动和传感器误差，影响其路径跟踪精度。因此，设计一种能够在复杂环境中保持稳定性的控制策略，对于提升系统的整体性能至关重要。

本文提出的虚拟预测引导方法，通过合理调整USV的横向动态特性，使得其能够在受限水域中保持较高的路径跟踪精度。同时，该方法还能够有效应对UAV在飞行过程中面临的干扰问题，提高系统的鲁棒性。通过构建VPS，本文实现了一种动态的预测机制，使得USV能够在面对环境变化时，及时调整其运动轨迹，从而减少误差。

在控制算法方面，本文提出了一种自适应干扰补偿控制方法，该方法能够有效处理港口环境中混合的干扰因素。与传统的控制方法相比，该策略引入了更为灵活的控制结构，能够适应不同类型的干扰，并提高系统的稳定性。通过结合反步法和鲁棒自适应边界补偿技术，本文构建了一个能够有效应对复杂环境的控制框架，使得USV和UAV能够在动态变化的条件下保持稳定的运动轨迹。

此外，本文还强调了路径跟踪精度的重要性。在实际应用中，路径跟踪精度直接影响到系统的任务完成能力。因此，通过引入时间变化的速度与干扰补偿之间的级联关系，本文设计了一种能够有效提升路径跟踪精度的控制策略。这种方法不仅能够减少路径跟踪过程中的误差，还能够提高系统的适应性，使其在面对突发干扰时仍能保持良好的性能。

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此外，本文还强调了路径跟踪精度的重要性。在实际应用中，路径跟踪精度直接影响到系统的任务完成能力。因此，通过引入时间变化的速度与干扰补偿之间的级联关系，本文设计了一种能够有效提升路径跟踪精度的控制策略。这种方法不仅能够减少路径跟踪过程中的误差，还能够提高系统的适应性，使其在面对突发干扰时仍能保持良好的性能。

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在实际工程应用中，USV和UAV的协同作业面临诸多挑战。例如，USV的横向推进力不足，导致其在受限水域中的运动轨迹容易受到水流和岸壁的影响，而UAV则因复杂的飞行特性，如气流扰动和传感器误差，影响其路径跟踪精度。因此，设计一种能够在复杂环境中保持稳定性的控制策略，对于提升系统的整体性能至关重要。

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在实际工程应用中，USV和UAV的协同作业面临诸多挑战。例如，USV的横向推进力不足，导致其在受限水域中的运动轨迹容易受到水流和岸壁的影响，而UAV则因复杂的飞行特性，如气流扰动和传感器误差，影响其路径跟踪精度。因此，设计一种能够在复杂环境中保持稳定性的控制策略，对于提升系统的整体性能至关重要。

本文提出的虚拟预测引导方法，通过合理调整USV的横向动态特性，使得其能够在受限水域中保持较高的路径跟踪精度。同时，该方法还能够有效应对UAV在飞行过程中面临的干扰问题，提高系统的鲁棒性。通过构建VPS，本文实现了一种动态的预测机制，使得USV能够在面对环境变化时，及时调整其运动轨迹，从而减少误差。

在控制算法方面，本文提出了一种自适应干扰补偿控制方法，该方法能够有效处理港口环境中混合的干扰因素。与传统的控制方法相比，该策略引入了更为灵活的控制结构，能够适应不同类型的干扰，并提高系统的稳定性。通过结合反步法和鲁棒自适应边界补偿技术，本文构建了一个能够有效应对复杂环境的控制框架，使得USV和UAV能够在动态变化的条件下保持稳定的运动轨迹。

此外，本文还强调了路径跟踪精度的重要性。在实际应用中，路径跟踪精度直接影响到系统的任务完成能力。因此，通过引入时间变化的速度与干扰补偿之间的级联关系，本文设计了一种能够有效提升路径跟踪精度的控制策略。这种方法不仅能够减少路径跟踪过程中的误差，还能够提高系统的适应性，使其在面对突发干扰时仍能保持良好的性能。

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在实际工程应用中，USV和UAV的协同作业面临诸多挑战。例如，USV的横向推进力不足，导致其在受限水域中的运动轨迹容易受到水流和岸壁的影响，而UAV则因复杂的飞行特性，如气流扰动和传感器误差，影响其路径跟踪精度。因此，设计一种能够在复杂环境中保持稳定性的控制策略，对于提升系统的整体性能至关重要。

本文提出的虚拟预测引导方法，通过合理调整USV的横向动态特性，使得其能够在受限水域中保持较高的路径跟踪精度。同时，该方法还能够有效应对UAV在飞行过程中面临的干扰问题，提高系统的鲁棒性。通过构建VPS，本文实现了一种动态的预测机制，使得USV能够在面对环境变化时，及时调整其运动轨迹，从而减少误差。

在控制算法方面，本文提出了一种自适应干扰补偿控制方法，该方法能够有效处理港口环境中混合的干扰因素。与传统的控制方法相比，该策略引入了更为灵活的控制结构，能够适应不同类型的干扰，并提高系统的稳定性。通过结合反步法和鲁棒自适应边界补偿技术，本文构建了一个能够有效应对复杂环境的控制框架，使得USV和UAV能够在动态变化的条件下保持稳定的运动轨迹。

此外，本文还强调了路径跟踪精度的重要性。在实际应用中，路径跟踪精度直接影响到系统的任务完成能力。因此，通过引入时间变化的速度与干扰补偿之间的级联关系，本文设计了一种能够有效提升路径跟踪精度的控制策略。这种方法不仅能够减少路径跟踪过程中的误差，还能够提高系统的适应性，使其在面对突发干扰时仍能保持良好的性能。

为了验证所提出策略的有效性，本文进行了数值仿真实验。实验结果表明，该策略在面对多种干扰时能够有效提升USV-UAV协同系统的导航精度和稳定性。同时，实验还对比了不同控制方法在同一环境下的表现，进一步验证了所提出策略的优势。通过这些实验，本文不仅证明了所提出方法的可行性，还为未来相关研究提供了参考。

在实际工程应用中，USV和UAV的协同作业面临诸多挑战。例如，USV的横向推进力不足，导致其在受限水域中的运动轨迹容易受到水流和岸壁的影响，而UAV则因复杂的飞行特性，如气流扰动和传感器误差，影响其路径跟踪精度。因此，设计一种能够在复杂环境中保持稳定性的控制策略，对于提升系统的整体性能至关重要。

本文提出的虚拟预测引导方法，通过合理调整USV的横向动态特性，使得其能够在受限水域中保持较高的路径跟踪精度。同时，该方法还能够有效应对UAV在飞行过程中面临的干扰问题，提高系统的鲁棒性。通过构建VPS，本文实现了一种动态的预测机制，使得USV能够在面对环境变化时，及时调整其运动轨迹，从而减少误差。

在控制算法方面，本文提出了一种自适应干扰补偿控制方法，该方法能够有效处理港口环境中混合的干扰因素。与传统的控制方法相比，该策略引入了更为灵活的控制结构，能够适应不同类型的干扰，并提高系统的稳定性。通过结合反步法和鲁棒自适应边界补偿技术，本文构建了一个能够有效应对复杂环境的控制框架，使得USV和UAV能够在动态变化的条件下保持稳定的运动轨迹。

此外，本文还强调了路径跟踪精度的重要性。在实际应用中，路径跟踪精度直接影响到系统的任务完成能力。因此，通过引入时间变化的速度与干扰补偿之间的级联关系，本文设计了一种能够有效提升路径跟踪精度的控制策略。这种方法不仅能够减少路径跟踪过程中的误差，还能够提高系统的适应性，使其在面对突发干扰时仍能保持良好的性能。

为了验证所提出策略的有效性，本文进行了数值仿真实验。实验结果表明，该策略在面对多种干扰时能够有效提升USV-UAV协同系统的导航精度和稳定性。同时，实验还对比了不同控制方法在同一环境下的表现，进一步验证了所提出策略的优势。通过这些实验，本文不仅证明了所提出方法的可行性，还为未来相关研究提供了参考。

在实际工程应用中，USV和UAV的协同作业面临诸多挑战。例如，USV的横向推进力不足，导致其在受限水域中的运动轨迹容易受到水流和岸壁的影响，而UAV则因复杂的飞行特性，如气流扰动和传感器误差，影响其路径跟踪精度。因此，设计一种能够在复杂环境中保持稳定性的控制策略，对于提升系统的整体性能至关重要。

本文提出的虚拟预测引导方法，通过合理调整USV的横向动态特性，使得其能够在受限水域中保持较高的路径跟踪精度。同时，该方法还能够有效应对UAV在飞行过程中面临的干扰问题，提高系统的鲁棒性。通过构建VPS，本文实现了一种动态的预测机制，使得USV能够在面对环境变化时，及时调整其运动轨迹，从而减少误差。

在控制算法方面，本文提出了一种自适应干扰补偿控制方法，该方法能够有效处理港口环境中混合的干扰因素。与传统的控制方法相比，该策略引入了更为灵活的控制结构，能够适应不同类型的干扰，并提高系统的稳定性。通过结合反步法和鲁棒自适应边界补偿技术，本文构建了一个能够有效应对复杂环境的控制框架，使得USV和UAV能够在动态变化的条件下保持稳定的运动轨迹。

此外，本文还强调了路径跟踪精度的重要性。在实际应用中，路径跟踪精度直接影响到系统的任务完成能力。因此，通过引入时间变化的速度与干扰补偿之间的级联关系，本文设计了一种能够有效提升路径跟踪精度的控制策略。这种方法不仅能够减少路径跟踪过程中的误差，还能够提高系统的适应性，使其在面对突发干扰时仍能保持良好的性能。

为了验证所提出策略的有效性，本文进行了数值仿真实验。实验结果表明，该策略在面对多种干扰时能够有效提升USV-UAV协同系统的导航精度和稳定性。同时，实验还对比了不同控制方法在同一环境下的表现，进一步验证了所提出策略的优势。通过这些实验，本文不仅证明了所提出方法的可行性，还为未来相关研究提供了参考。

在实际工程应用中，USV和UAV的协同作业面临诸多挑战。例如，USV的横向推进力不足，导致其在受限水域中的运动轨迹容易受到水流和岸壁的影响，而UAV则因复杂的飞行特性，如气流