Debido a la fuerte no linealidad en el problema de planificación de la trayectoria de reentrada para vehículos de lanzamiento reutilizables (RLVs), la escala del problema después de una discretización de alta precisión puede volverse significativamente grande, y las restricciones de trayectoria no convexas son propensas a exceder los límites. Mientras tanto, puede ocurrir el fenómeno de oscilación de la función objetivo debido a la convexificación sucesiva, lo que resulta en una mala convergencia. Para abordar estos problemas, se propone en este artículo un novedoso método de programación convexa secuencial (SCP) que utiliza un refinamiento de malla adaptativa hp modificado y una penalización cuadrática variable. En primer lugar, se propone un algoritmo de refinamiento de malla local basado en la violación de restricciones. Se añaden intervalos de malla adicionales y puntos de malla en las cercanías de los puntos de violación de restricciones, lo que mejora la satisfacción de las restricciones de trayectoria no convexas. En segundo lugar, se diseña un algoritmo de reducción de malla basado en una ventana deslizante y se introduce en el método pseudospectral (PS) adaptativo hp. Se fusionan intervalos de malla innecesarios para reducir la escala del problema. En tercer lugar, se propone un método SCP basado en una penalización cuadrática variable. Se diseña el término de penalización cuadrática relacionado con la dirección de iteración y la estrategia de actualización del coeficiente de peso para eliminar la oscilación. Los resultados de simulación numérica muestran que el método propuesto puede satisfacer estrictamente las restricciones de trayectoria mientras se mejora la eficiencia computacional y la convergencia del SCP.