天，遇到复杂情况，就容易‘懵圈’。

我们需要一个理论上更扎实、更‘抗造’的滤波或者状态估计框架，你能搞定不？”

张诚能感受到对方话语中沉甸甸的责任感和紧迫性。

他沉稳地回答：“陈教授，我不敢保证一定能解决，但我对非线性估计和鲁棒控制理论有一些研究。

能否请您详细介绍一下当前算法在哪些具体场景下失效最严重？以及失效时，观测残差和状态估计误差的具体表现？”

陈教授对张诚的问题导向风格非常欣赏，立刻示意旁边的技术负责人调出详细的故障分析报告和数据曲线。

他们重点指出了在目标以特定角度翻滚，且星体表面部分结构（如太阳能帆板）对传感器造成间歇性遮挡时，传统的基于扩展卡尔曼滤波（ekf）或无迹卡尔曼滤波（ukf）的算法，会因线性化误差累积或采样点策略失效，导致姿态估计散，最终使追踪任务失败。

“本质上，这是一个高度非线性、非高斯的贝叶斯估计问题。”

张诚迅做出了判断，“传统的卡尔曼滤波系列方法，在处理这种强非线性和厚尾噪声（由遮挡和野值引起）时，理论基础已经显得不足。”

他提出了一个大胆的方向：“或许，我们可以考虑完全跳出卡尔曼滤波的框架，尝试基于粒子滤波（partic1efi1ter）或者更现代的、基于随机微分方程（sde）和fokker-p1anck方程的直接数值求解方法，来构建状态估计器？虽然计算量会增大，但理论上能更完整地描述系统的概率演化。”

会议室里沉默了片刻。

粒子滤波以其处理非线性和非高斯问题的能力着称，但巨大的计算负担一直是其在航天器实时导航中应用的“阿喀琉斯之踵”

。

陈建国教授沉吟道：“粒子滤波……我们不是没考虑过。

但星载计算机的计算能力有限，庞大的粒子群更新频率难以满足实时控制的要求。

这也是学术界和工程界都知道的难题。”

“计算量问题，或许可以通过引入更高效的采样策略、rao-b1a技术降低维度，或者利用我们正在研的新型嵌入式加芯片来部分解决。”

张诚显然有所准备，“但我认为，更关键的是找到一种方法，能够更‘智能’地分配计算资源，即在系统不确定性高、非线性强的阶段投入更多粒子，在平稳阶段减少粒子，实现自适应调整。

这需要一个新的理论框架来指导这种自适应过程。”

这个思路让陈教授团队眼前一亮。

自适应粒子滤波并非全新概念，但如何设计一个既保证估计精度又满足实时性约束的鲁棒自适应准则，正是核心难点。

“好！

这个方向值得一试！”

陈建国教授拍板，“张诚同学，我们需要你尽快提供这个自适应粒子滤波的理论框架和核心算法推导。

我们会同步进行算法实现和仿真验证。

时间紧迫，我们必须争分夺秒！”

接下来的日子，张诚进入了任务开始以来最为紧张和高效的阶段。

临湖苑的书房仿佛变成了一个前沿算法的指挥所。

白板上画满了贝叶斯推理