近空间高超声速飞行器是各军事强国大力发展的新型飞行器，具有重大的军事和民用价值。高超声速飞行器无动力再入飞行过程中，飞行器的气动特性与气热特性剧烈变化，复杂的飞行环境使其具有强非线性、快时变、强动态不确定以及强耦合等特点，这使得近空间高超声速飞行器再入飞行控制系统设计成为一项极具挑战性的研究课题。围绕这一科学前沿课题，本文针对一类再入滑翔式近空间高超声速飞行器的高精度、强稳定再入姿态控制问题展开研究。主要内容概括如下:　　(1)根据国内外公开发表的研究成果，针对一类具有三角形机翼、单垂直尾翼的有翼圆锥体近空间高超声速飞行器，建立起高超声速再入飞行条件下的飞行器六自由度数学模型。考虑到在空气稀薄再入阶段特殊环境下的控制问题，设计了开关型喷流反作用控制系统，气动舵面与反作用控制系统配合实现飞行器的控制;开环分析表明该模型能够体现出近空间高超声速飞行器复杂的非线性、耦合性以及快时变性等特点;可以满足近空间高超声速飞行器再入飞行轨迹优化、姿态控制等问题的理论研究和仿真验证的需要。　　(2)针对飞行器再入姿态控制问题，提出了二阶滑模控制律设计方法，较好的解决了抖振问题。首先给出了一种快速光滑二阶滑模方法，该方法具有较快的收敛速度，并且有限时间稳定到零，但其鲁棒性较差，因此将该方法与高阶滑模干扰观测器相结合提出了快速光滑二阶滑模控制律设计策略，然后应用于飞行器慢回路控制系统设计。针对飞行器快回路系统，采用一种具有较强鲁棒性的改进超螺旋二阶滑模算法设计控制系统。最后在高超声速再入飞行条件下进行了仿真验证，表明了所提方法的有效性。　　(3)考虑到高超声速再入过程中较大外界干扰和参数不确定性的影响，提出了一种自适应二阶终端滑模控制方法。首先给出了一种新型非奇异终端滑模面，并对其收敛性进行了分析。然后基于具有二阶滑模特性的终端滑模型趋近律，提出了自适应二阶终端滑模控制方法，其中采用自适应控制策略对系统复合干扰进行在线估计，并基于Lyapunov方法给出了严格的稳定性证明。最后将该方法应用于近空间高超声速飞行器的再入姿态控制设计，仿真结果表明在参数不确定以及干扰较大情况下，所提控制方法具有良好的控制性能。　　(4)为了更有效的消除外界干扰以及参数不确定性的影响，引入递归Hermite神经网络来在线逼近系统的复合干扰，提出一种基于递归Hermite神经网络的自适应二阶终端滑模控制方法，并引入鲁棒项来抵消网络逼近误差。利用Lyapunov方法设计了能够保证闭环系统渐近稳定的鲁棒项自适应律以及网络权值自适应律，并且网络权值自适应估计采用了比例、积分形式以加快网络收敛。仿真结果表明所提的控制策略在动态参数不确定以及大干扰情况下具有良好的跟踪控制性能。进一步，为了充分利用被控系统已知信息，结合干扰观测器技术，提出了一种新的递归Hermite神经网络干扰观测器来在线逼近复合干扰，进而设计了基于递归Hermite神经网络干扰观测器的自适应二阶终端滑模控制方法来对再入姿态进行跟踪控制。利用Lyapunov方法推导了干扰观测器的参数自适应律，并且干扰观测器参数在线调整时同时考虑了系统的跟踪误差与观测误差，从而提高了对复合干扰的逼近能力。仿真结果表明了所提方法能够得到良好的姿态控制效果。　　(5)鉴于反步法在处理级联系统时的独特优势，提出基于反步法的自适应二阶终端滑模控制方法，并利用递归Hermite神经网络干扰观测器对未知复合干扰进行在线逼近。为了解决反步法中虚拟控制项的求导问题，利用鲁棒精确微分器来对虚拟控制项导数进行实时估计。最后将所提方法应用于近空间高超声速飞行器的再入飞行姿态控制，仿真结果表明了所提方法具有良好的控制性能和鲁棒性能。