随着当今作战环境日益复杂，战术导弹在高空实现精确拦截时仅靠气动力控制是不够的，因此为了提高其机动性、快的响应时间，以适应作战目标的新特点，采用直接侧向力/气动力的复合控制技术。为此，针对导弹直接侧向力/气动力复合控制系统的工作特点，本文基于神经网络自适应逆控制方法研究了导弹复合控制系统的控制问题。　　首先，建立导弹复合控制的数学模型。通过分析正常式气动布局的特点，确定了侧喷固体脉冲发动机布局方式；在分析简化直接侧向力和力矩的基础上，建立直接力/气动力复合控制的战术导弹的非线性数学模型。　　其次，基于非线性动态逆理论设计了导弹的复合控制律。针对气动参数所呈现的强非线性和各控制通道之间的耦合，采用基于时标分离法的状态反馈型动态逆方法。并根据解耦控制对于典型阶跃响应具有良好的控制效果，确立了复合控制的基本策略。　　然后，分析了径向基函数神经网络和单隐层神经网络理论，并分别利用李亚普诺夫稳定性理论推导了在线网络权值的自适应调整规则，保证了闭环系统的一致有界性。　　再次，深入研究了神经网络自适应逆控制方法。针对非线性动态逆理论所需精确模型的不足，用自适应神经网络进行补偿，以降低动态逆对模型的依赖，提高系统的鲁棒性能。又由于舵机的未建模误差、舵机的位置/速率饱和等，神经网络的训练会变得比较困难，最终导致神经网络发散。而伪控制隔离可以使神经网络根据伪控制信号正确训练，防止神经网络错误的适应这些误差。在此基础上，确定了神经网络自适应逆控制方法的框图，并根据李雅普诺夫函数证明了系统的稳定性。　　最后，根据上述方法理论，在 MATLAB/SIMULINK环境下进行仿真论证。把上述研究成果应用于某型复合控制导弹，完成了基于神经网络逆控制方法的控制系统设计。在此基础上，对俯仰通道进行仿真，验证了本文所提出的控制方法的有效性。