随着当今信息化社会科学技术的不断发展,战争和日常生活中,无人机的使用频率与日俱增,对无人机的任务要求越来越高。受单架无人机的性能等多重约束,多无人机协同编队的重要性逐渐体现。多无人机协同编队集结是协同编队任务的前提条件,一直以来是学者们的重点研究对象。经典鸽群算法在解决协同控制问题方面有一定的优势,但也存在收敛慢等一些不足之处。本文对多无人机协同编队集结问题进行分析,对经典鸽群算法进行收敛性分析和优化,针对多无人机航迹规划、时间协同问题进行研究。针对经典鸽群算法,本文对经典鸽群算法的收敛性进行分析验证。针对鸽群算法的不足之处,在原始算法中引入合作行为,加入Levy扰动,并对原始地图与指南针算子进行自适应改良,提出了一种鸽群优化算法。通过两类共五个测试函数,对经典鸽群算法和改进鸽群算法进行性能测试,验证了改进后算法的优越性。针对航迹规划问题,本文根据某真实靶机产品详细描述无人机自身性能约束,构建一阶自动驾驶仪模型,构建环境威胁模型和适应度函数模型,给出基于改进鸽群算法的航迹规划步骤,进行了单无人机和多无人机航迹规划仿真。针对时间协同问题,本文提出了备选航迹协同策略、速度调整策略、航路调整策略等方案,既保证协同航迹的优越性,又能实现多无人机航迹规划的协同性。在多机航迹规划的仿真结果中引入协同策略,验证了方案的可行性和有效性。