对机动性战术弹道导弹的拦截是世界军事发展的一个重要方向，但在高空环境下对战术导弹的精确拦截仅仅依靠传统的气动力控制是远远不够的，而直/气复合控制技术是当前拦截弹末端制导方面的一项关键技术，对提高导弹的机动性能、响应速度、可用过载有明显效果。本文针对直接力/气动力复合控制的拦截弹的工作特点，对拦截弹的复合控制问题研究。建立拦截弹复合控制末端的六自由度运动学和动力学数学模型。分析导弹气动布局的特点以及轨控和姿控发动机的推力模型，确定了姿控脉冲发动机及其布局方式；通过对弹道数学模型的分析、合理假设和简化，建立了直/气复合控制的拦截弹的非线性数学模型。基于动态逆控制思想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对模型进行线性解耦，设计动态逆控制律。由于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。由于舵机的未建模误差、舵机的位置/速率饱和等，采用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。采用改进的粒子群优化算法对神经网络进行优化。分析了BP神经网络对初始值敏感、容易陷入局部寻优且收敛速度较慢的缺陷，采用粒子群对神经网络的参数进行优化；并设计了衰减的指数函数对惯性权重进行动态调整，以改进算法的全局与局部的搜索能力。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，完成了基于粒子群神经网络逆控制方法的控制系统设计。在此基础上，对拦截弹俯仰通道仿真，依据攻角等参数的响应速度以及超调量等方面对系统的性能进行评价，从而验证了上述方法的有效性。