高速飞行器因其在军用和民用领域具有重要的应用价值,逐渐成为了各航天大国的研究热点,是未来航天航空领域的重要发展对象。本文以高速飞行器为研究对象,重点针对多约束下高精度的快速轨迹优化和多约束下强抗扰的跟踪制导问题开展了研究,所做出的成果主要包括:研究了基于改进hp-Radau伪谱法的飞行器轨迹优化方法。首先利用hp-Radau伪谱法将飞行器轨迹优化最优控制问题转化为非线性规划问题来求解。然后,在约束相对宽松的情况下,引入了多项式轨迹生成算法,求解以控制量为未知量的超越方程得到了可供hp-Radau伪谱法使用的初始轨迹,加快了hp-Radau伪谱法的收敛速度。最后通过仿真验证了该方法的有效性。研究了基于模型预测静态规划的飞行器轨迹优化方法。针对高速飞行器上升段轨迹优化问题,提出了一种改进的通用准谱模型预测静态规划算法,不仅能处理与状态和控制相关的约束,又能保持较高计算效率。控制变量以谱形式表示的方式减少了优化变量数量且使得控制足够平滑。通过泰勒展开的方式将约束转化为了只含优化变量的线性形式。采用高斯求积方法求解灵敏度矩阵只需少量配点,大大加快了计算速度。然后,将静态优化与罚函数法相结合,得到了解析表达式。仿真结果表明了该算法在多种约束下不仅能达到较高的终端精度,还具有较高的计算效率。研究了基于跟踪模型预测静态规划的自适应跟踪制导方法。在前两章轨迹优化的基础上,提出了一种自适应跟踪制导算法。首先,考虑到复杂环境造成模型存在不确定性,基于扩展卡尔曼滤波算法设计了参数辨识策略来在线修正模型。其次提出了改进的跟踪模型预测静态规划算法,为原算法提供了显式处理控制量约束的能力。之后将两种算法相结合,设计了一种自适应跟踪制导算法,对飞行器的高度、速度和航迹倾角进行跟踪。多种偏差条件下的仿真验证了该跟踪制导算法的可行性与鲁棒性。