近些年来,临近空间高超声速飞行器技术不断发展,对临近空间攻防对抗技术的需求越来越迫切。从防御方的角度出发,本文研究了反临近空间高超声速目标拦截导弹的制导律和制导滤波器设计问题;从进攻方的角度出发,本文又研究了临近空间拦截导弹的制导律辨识和飞行轨迹预报问题。在低空环境下,拦截导弹的自动驾驶仪的动态特性通常比较复杂,为二阶系统,并且有两个零点。对于尾控型导弹,还会有一个右半平面内的零点。这会降低导弹制导律的性能。为了解决这一问题,本文设计提出了考虑自动驾驶仪两极点两零点动态特性的微分对策制导律。在这种情况下,系统模型会变得很复杂。为了处理这样的情况,假设导弹和目标分别进行决策,这样可以简化模型,用最优控制的方法求得解析解。我们知道,最优制导律相当于导航系数为3的增广比例导引律。如果不考虑导弹自动驾驶仪的动态特性,这里提出的制导律也可以转化为类似的形式。最后,利用数值仿真说明了该制导律的效果。在仿真中,将増广比例导引律和考虑不同自动驾驶仪动态特性模型的制导律进行对比,发现考虑自动驾驶仪实际动态特性的制导律可以获得更好的拦截性能,而考虑两极点两零点模型的制导律效果最好。在许多临近空间作战条件下,拦截导弹需要释放出动能拦截器（Kinetic Kill Vehicle,KKV）,由KKV通过末制导杀伤目标。在末制导过程中,如何通过导引头的测量获得视线角速率的精确估计是一个重要的研究课题。在KKV的制导系统中,导引头通常采用捷联或半捷联式结构。为了拦截临近空间目标,KKV通过开关脉冲推进器来产生所需的侧向推力。实际上,这个过程会使弹体产生很大的冲击振动,恶化视线角的测量环境。目前关于这个问题还没有很多的研究。处理这个问题的一种思路是把冲击振动和视线角速率一起作为卡尔曼滤波器的估计向量。首先,证明了考虑冲击振动的目标-导弹相对运动系统的可观性。在此基础上设计了増广状态卡尔曼滤波器。为了提高滤波器的精度和速度,引入了连续-离散和最优二阶的特殊滤波方法。仿真结果表明,通过对冲击振动的估计可以提高视线角速率的提取精度,从而提高拦截效果。连续-离散和最优二阶方法的引入,可以进一步提高滤波器性能。临近空间拦截导弹的不断发展也给临近空间进攻方飞行器带来了压力,迫使临近空间进攻方飞行器采取进一步的主动措施。临近空间进攻方飞行器希望通过拦截导弹的制导律信息预测拦截导弹未来的位置,并以此为基础制定策略规避对方拦截。从攻防对抗的角度考虑,本文研究了拦截导弹的制导律辨识和轨迹预报问题。现在发展的制导律种类很多,但归根结底,各种制导律的效果都可以用典型的比例导引律作为近似模型。首先,构造了比例导引律下的目标-导弹相对运动模型,用非线性系统理论分析了系统的可观性。之后,应用了扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波两种非线性滤波算法,设计了用于制导律辨识问题的非线性滤波器。通过数值仿真,验证和对比了两种非线性滤波方法。最后,研究了轨迹预报问题。建立了用于拦截导弹轨迹预报的计算模型,仿真验证了预报效果,并对仿真结果进行了误差分析。实际的拦截导弹制导情形可能会更加复杂。文中研究了其中一种特殊情形:比例导引律的加速度指令出现饱和。这种情况通常出现于初始对齐误差较大的时候。在比例导引律下,过载指令和视线角速率成正比,所以会在初始阶段产生较大的加速度指令从而达到饱和。这时比例导引律的关系实际上不再成立,不适合应用前面所用的单模型滤波方法。于是,我们讨论了使用多模型滤波方法辨识含饱和情况的比例导引律的问题。首先,在原有比例导引律模型的基础上,增加建立了饱和情况下的模型,并分析了其可观性。之后,采用了交互多模型（interactive multiple model,IMM）算法进行滤波处理。IMM算法的模型切换的能力非常切合本问题的实际情况,是一种很好的处理手段。文中详细论述了算法的具体内容,通过数值仿真对其效果进行了验证,并对结果进行了分析。