近年来，国际形势整体和平，但局部冲突偶有发生。我国领海辽阔，同个别国家有海洋权益争端，伴随着美国“重返亚太战略”的提出，这些海域矛盾有所提升。捍卫国家海洋权益，如何有效跟踪观测海上移动目标的问题亟待解决。　　面向海上移动目标的跟踪观测，现有方法要么只依赖卫星观测，要么只依赖UAV观测，即使将二者协同观测,也仅仅局限于单纯的任务分配，并没有有效解决该问题。本文在分析当前对地观测卫星和UAV的观测差异和不足的基础上，构建了面向海上移动目标的空天协同跟踪观测模型，提出了空天协同跟踪观测策略来降低模型求解的复杂度，并给出各个子任务的求解算法，最后结合仿真实例对研究方法进行验证说明。论文的主要工作以及创新如下。　　(1)建立了海上移动目标跟踪观测的空天协同任务规划模型　　面向海上移动目标跟踪观测问题同传统的观测问题不同，具有明显的时空特性，时间跨度长，需要考虑较多的因素。在分析该问题的本质后，本文建立了该问题的数学模型，用数学公式对问题的本质进行了转换，确立了优化目标和相关约束。　　(2)提出了空天协同下移动目标跟踪观测策略以及策略执行过程　　空天协同下对海上移动目标跟踪观测涉及多个实体，缕清每个实体的功能过程以及实体间的连接关系对空天资源的协同条件理解具有重要意义。本文根据当前实际情况，描述了现有各个实体的工作流程，确定了实体间的连接关系，建立了空天协同下对移动目标的跟踪观测策略，将问题沿时间轴分解，获得了原问题的子问题，使得原问题构建的数学模型具有可求解性。　　(3)提出了基于卫星观测信息以及UAV能力约束的目标分组方法　　本文基于卫星的观测信息，对UAV资源进行优化，将DBSCAN聚类算法巧妙地应用到UAV数量确定的问题中，解决了规划多少架UAV的难题，并结合UAV的能力约束，提出了移动目标运动的扩散程度指标—扩散系数，采用K-means聚类算法对海上移动目标的进行分组，有效地解决了UAV数量确定以及任务划分的问题。　　(4)建立了UAV任务规划模型，并提出了基于移动目标轨迹预测的路径规划算法　　本文提出的UAV任务规划模型针对移动目标的跟踪观测，在完成一次观测之后，根据之前观测的结果，再规划路径以实现对目标的跟踪观测。鉴于此，本文结合移动目标的运动特征，提出了移动目标潜在区域构造过程以及目标概率密度分布的方法；考虑潜在区域构造的特征，对UAV路径规划模型的解集进行了巧妙地转换，降低了遗传算法求解该问题的计算复杂度。　　(5)基于UPDM驱动计算和STK仿真的应用实例研究　　本文将我国邻近海域上的移动目标作为观测对象进行实例应用的研究。在实例中通过UPDM驱动计算和STK仿真，说明了本文研究的空天协同下海上移动目标跟踪观测任务规划方法具有可用性和逻辑可行性，通过仿真求解的过程与获得的结果，说明策略、模型以及算法的有效性和可行性。