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
