При выполнении автономных миссий беспилотными летательными аппара-тами (БПЛА) или автономными необитаемыми подводными аппаратами (АНПА) часто ставится задача слежения по угломерной информации за мобильной целью. Однако точность оценки элементов движения цели (ЭДЦ) существенным образом зависит от траектории, по которой движется наблюдатель в процессе слежения, что связано с проблемой наблюдаемости [1]. В связи с этим естественно возникает задача построения в реальном времени рациональной (с точки зрения улучшения точности оценивания ЭДЦ) траектории движения БПЛА или АНПА. Иными словами – задача траекторного управления наблюдениями с борта подвижного наблюдателя. Цель настоящей работы – оптимизировать описанный выше процесс слежения за подвижной целью. Собственно процесс слежения состоит из двух связанных между собой процессов: процесса сбора информации о цели и процесса обработки этой информации. Управление процессом сбора информации называют управлением наблюдениями, а процесс ее обработки – фильтрацией. В силу габаритных и энергетических ограничений, бортовые вычислители на БПЛА или АНПА относительно малопроизводительны, что требует достаточно простых (рекуррентных) алгоритмов фильтрации, построенных, например, на базе расширенного фильтра Калмана [2]. «Простота» подобных алгоритмов и, в частности, ошибки линеаризации компенсируются более качественной информацией о цели, получаемой за счет оптимизации процесса наблюдения. Численные эксперименты показывают, что линеаризованный фильтр Калмана с управляемым процессом траекторного наблюдения дает оценки ЭДЦ не хуже, а иногда и лучше сложных нелинейных алгоритмов фильтрации при произвольном (неоптимальном) движении наблюдателя. В настоящей работе рассмотрена задача построения траекторий АНПА и БПЛА, выполняющих наблюдения за подвижной целью с помощью углов азимута (АНПА), а также азимута и возвышения (БПЛА) при фиксированном времени наблюдения. Формулируются соответствующие задачи оптимального управления, которые решаются численно в реальном времени.