Un vehículo aéreo no tripulado de despegue corto y aterrizaje vertical (STOVL UAV) está significativamente influenciado por factores como el efecto de la superficie del barco, el movimiento de la cubierta y el efecto del chorro durante el aterrizaje vertical en un portaaviones. La lógica de control existente no puede resolver eficazmente el problema de acoplamiento de la actitud longitudinal y la trayectoria, por lo que es difícil garantizar la estabilidad y la precisión de control del UAV a baja velocidad. Para abordar los problemas de interferencia y acoplamiento mencionados, se diseña en este documento una ley de control integral basada en una red neuronal de función de base radial (RBFNN) y asignación óptima dinámica no lineal. En primer lugar, se diseña la ley de control de aterrizaje integrada del STOVL UAV. Considerando la incertidumbre del modelo y el complejo entorno de aterrizaje, se utiliza una RBFNN para la observación y compensación en línea para mejorar la robustez del sistema. Posteriormente, se desarrolla un módulo de asignación de control dinámico basado en optimización no lineal para satisfacer simultáneamente los comandos de fuerza y momento. Los resultados de la simulación muestran que el método de control integrado desacopla eficazmente la actitud de cabeceo y la trayectoria longitudinal a bajas velocidades, lo que resulta en un control de convergencia efectivo del ángulo de cabeceo, la velocidad de vuelo hacia adelante y la altitud. La integración de la RBFNN, evaluada por la integral del error absoluto (IAE), resulta en una mejora del 93% en la precisión de control en comparación con la ley de control de aterrizaje integrada diseñada en este documento sin la integración de la RBFNN.