可重复使用运载器(RLV)的再入段起始于高度120km,终止于高度25Km,RLV先后经过低动压、中动压和高动压区。在整个飞行阶段,速度马赫数大,高度跨度范围宽,条件恶劣,系统非线性与耦合现象非常严重,姿态控制成为了急需解决的问题。RLV具有气动舵和反作用控制系统(RCS)两种执行机构,增加了控制设计的复杂性。本文针对RLV的姿态控制问题,通过RCS反作用控制系统控制、气动舵和RCS复合控制以及气动舵控制过程进行分析和仿真,实现了可重复使用运载器再入段的姿态调节。首先,假设RLV为刚体,建立RLV的气动模型和非线性6自由度数学模型;在此基础上,提出了自适应RBF神经网络控制方法实现高动压下气动舵独立控制设计。论文采用思维进化方法初始化RBF的参数,提出神经网络估计器和补偿器协同设计方法,减小神经网络的估计误差;通过自适应方法调节参数,快速求解舵偏角控制量;并基于李雅普诺夫函数分析系统的稳定性。其次,在飞行过程的低动压阶段,仅使用RCS控制飞行器姿态。此阶段,RCS表现为离散的工作特性,如何得到RCS的控制力矩成为了一个难题。为此,本文采用了脉宽调制方法,把连续力矩离散化,并利用离散控制理论分析了系统的稳定性。为降低RCS总冲,提高系统动态响应,引入RCS控制死区,采用分轴和分档方法实现控制力矩的有效分配。最后,在飞行过程的中压阶段,气动效应逐渐增强,这个阶段采用气动舵和RCS两套执行机构复合控制。针对复合控制段,RCS和气动舵的力矩分配控制问题,分析了三种力矩分配控制方法,并通过仿真分析确定了按飞行包线进行函数分配的方法;针对控制切换时产生跳变的问题,引入了淡化环节;最后通过仿真实现了复合控制的姿态跟踪。