作为新一代航空自动化系统的核心技术之一,航迹预测可用于冲突检测与避撞、飞行流量预测、进离场排序等方面,是保证航空运输高效性和安全性的一项关键技术。我国在航迹预测方面的研究相对欧美国家还处于追赶阶段,亟需准确有效的航迹预测方法。因为ADS-B具备数据信息丰富、更新速度快等优点,本文对基于ADS-B的4D航迹预测进行了系统深入的研究。首先,介绍了各种常用的航迹预测算法,并用ADS-B数据对各种预测算法进行仿真、对比,分析各种预测算法的优缺点及应用范围。然后,根据对比结果选出较优的算法进行整合改进,提出了一种基于自适应时空航迹聚类的航迹预测方法。这种方法的主要思想是将飞机运动分为直线运动阶段和转弯阶段,在直线运动阶段选用耗时较短的低分辨率聚类,在转弯阶段采用精度较高的高分辨率聚类。对飞机不同的运动阶段自适应地选用不同聚类方法,可以在保证一定精度的前提下有效减小运行时间。对通过自适应的时空航迹聚类算法获得的典型航迹进行当前位置修正,即可得到预测航迹。最后,通过探究空中交通流量的预测方法,说明了航迹预测的应用方向。并将基于自适应时空航迹聚类的航迹预测成果在U-GIS三维仿真平台上直观的显示。