再入飞行器是一类自地面发射后,经上升段进入大气层外并最终能够再入返回到达预定目标的飞行器。该类飞行器具有气动外形升阻比高、机动灵活迅速以及大范围精确可达的特点,无论是在军用、还是在民用领域,都有着广阔的应用前景。正因如此,再入飞行器成为了未来航天飞行器发展方向炙手可热的焦点和必然趋势。而在整个飞行过程中,滑翔段气动环境的复杂多变、飞行器初始状态的不确定性以及自身观测造成的误差影响,都为轨迹优化和制导系统引入了大量的干扰。本文在建立动力学模型以及软件仿真平台的基础上,以再入飞行器作为研究对象,以再入滑翔段的轨迹优化和跟踪制导问题作为研究目的,开展并完成了以下的研究工作:研究并分析了再入飞行器滑翔段的受力情况和运动规律,在合理假设的基础上引入三自由度的再入飞行器动力学方程,并对其状态量进行了无量纲化处理。考虑到制导过程中时间区间的不确定性,建立了以反值能量为自变量的动力学方程,为后续的工作打下了坚实的基础。阐明了滑翔段飞行器所需要满足的约束条件并引入了由过程约束条件形成的再入走廊概念,最后介绍了科学有效的标准大气环境模型。研究并介绍了一种基于改进差分进化的智能轨迹优化方法。首先采用多重打靶法对状态量和控制量进行离散化处理。然后基于三角变异规则,得到了一种可以提高种群多样性及收敛速度的改进差分进化算法。为了平衡全局搜索能力和局部搜索能力,将改进的差分进化算法与标准的差分进化算法相结合,根据非线性递减概率原则来确定选择哪一种算法。最后,引入了基于改进差分进化算法的再入轨迹优化问题的求解流程,并进行了多组对比仿真,验证了该算法的有效性以及鲁棒性,为再入跟踪指导提供了标称轨迹。研究并介绍了一种基于层次分析法选择权值矩阵的LQR制导方法。针对再入飞行器模型自身非线性,快时变的特点,在标称轨迹的每一个力矩平衡点进行了小偏差线性化处理。其次介绍了层次分析法（AHP）和线性二次调节器（LQR）的基本原理,引入AHP对LQR的权值矩阵进行选择。最终,通过不同拉偏下的对比仿真以及蒙特卡洛打靶仿真验证了该方法的有效性和鲁棒性。研究并介绍了一种基于高度补偿的数值预测校正制导方法。首先阐明了其基本思路和原理。其次由于飞行时间的不确定性,引入反值能量作为动力学方程新的自变量,并引入罚函数处理约束条件将原问题进转换。对于纵向制导,将常规的线性倾侧角剖面替换为分段倾侧角剖面,通过高斯牛顿法搜索迭代得到倾侧角指令的绝对值;对于横向制导,通过航向角偏差走廊确定控制量的正负。并基于准平衡滑翔条件对控制量进行补偿,其目的在于抵消飞行过程中高度的大范围振荡。最后验证分析了不同拉偏情况下的仿真结果,并对蒙特卡洛仿真进行了统计,验证了改进方法的鲁棒性与有效性。