图、随机过程示意图和粒子权重更新公式。

他深入研究了粒子滤波的各种变体，结合自己在随机分析和优化理论方面的深厚积累，开始构建一个新的自适应框架。

他的核心创新在于，引入了一个基于预测误差协方差矩阵特征值和观测似然函数熵的联合判据，来动态调整粒子群的规模以及重采样策略。

这个判据能够敏锐地感知到系统动态特性（非线性强度）和观测质量（噪声水平）的变化。

当预测不确定性增大或观测信息质量下降时，系统会自动增加粒子数，以更精细地捕捉状态的后验概率分布；当系统运行平稳、观测可靠时，则适当减少粒子数，节约计算资源。

理论推导的过程充满了挑战。

他需要证明这个自适应过程不会破坏估计的收敛性，并且要给出在不同参数下，计算精度与资源消耗之间的定量关系，为工程实现提供理论依据。

这需要极其严密的数学论证。

时值深冬，北京的夜晚寒冷而漫长。

书房的灯光常常亮至凌晨。

张诚裹着厚外套，手指在键盘上飞快地敲击，推导着复杂的公式，编写着算法核心的伪代码。

与哈工大团队的视频会议也变得异常频繁，几乎每天都要就某个技术细节进行深入的讨论和碰撞。

哈工大团队主要负责算法实现和仿真的工程师们，最初对这个由“外校”

甚至不能算正式科研人员的年轻人提出的、看起来颇为复杂的理论框架，也心存疑虑。

但在几次视频讨论中，张诚对他们提出的每一个实现细节问题，都能给出清晰、深入甚至多种备选方案的解答后，这种疑虑迅转化为了信服和高效执行力。

“张工，你这个基于熵的触条件，我们在代码里实现了，仿真效果确实比固定粒子数稳定多了！”

“张诚同学，关于重采样后的粒子多样性保持问题，你提出的这个局部优化策略，我们测试了，有效！”

合作的氛围在紧张的攻坚中变得愈融洽和高效。

张诚负责提供理论弹药，哈工大团队负责将其转化为代码火力，并在庞大的高保真仿真系统中进行验证。

时间在一次次迭代、一次次仿真、一次次优化中飞流逝。

日历翻到了腊月，年的脚步越来越近。

终于，在寒假到来前两周时间，最新的仿真结果出来了。

在设定的多种极端恶劣工况下（高翻滚+间歇性全遮挡+强光噪声），采用张诚自适应粒子滤波框架的新导航算法，全程未出现跟踪丢失或定位散现象，相对位置和姿态的估计精度均满足任务要求的指标，并且平均计算负载，经过优化后，仅比原来的ukf算法高出约百分之四十，在星载计算机的可承受范围之内！

消息传来，哈工大项目组一片欢腾！

陈建国教授更是难掩激动，在视频连线中，对着张诚竖起了大拇指：“张诚！

漂亮！

太漂亮了！

你这个自适应框架，可以说是给我们这个项目装上了‘大脑’！

关键时刻，稳得住！

我代表项目组，感谢你的卓越贡献！”

项目组决定，立即将这一理论突破和算法成果整理成技术报