考虑到基于大语言模型（LLMs）的代码生成技术对软件生产力的巨大影响及在航天领域的应用前景广泛，本文从问题背景与定义、典型技术与其在航天领域的潜在应用场景以及应用评价方法3个方面，综述了该技术的最新研究进展，以期为航天领域代码生成技术的相关研究提供指导与启发。首先，从代码生成问题定义及LLMs的结构特点，讨论了LLMs在代码生成方面的基础能力；然后，在此基础上，详述了包括预训练技术、指令微调技术、提示词工程和检索增强技术等实现代码生成的主要方法及其在航天领域的潜在应用场景；接着，从语义相似性和验证数据集两方面，梳理了评估基于LLMs的代码生成技术的主要方法，并分析了它们的特点及局限性；最后讨论了LLMs技术在代码生成问题中所面临的挑战及未来发展方向。

对基于模型的系统工程(MBSE)的发展及其在航天控制中的应用进行了综述。首先阐述了MBSE的定义及其发展过程,介绍了MBSE的三大支柱:建模语言、建模方法和建模工具,对比了主流建模工具的特点。其次,针对MBSE在航天控制中的应用,从控制系统架构设计、控制系统可靠性与安全性分析、控制系统校核和验证三方面对现有研究进行了综述。最后,围绕多领域联合仿真、控制系统数字孪生以及控制系统智能化设计与优化对MBSE在航天控制中的应用前景进行了展望。

针对弹性频率低、多约束的细长体防空导弹稳定控制问题，提出了一种考虑弹性与多约束的线性时变模型预测控制方法。首先，为保证中频段的幅值衰减，采用过载误差积分输出对导弹线性状态空间方程进行增广，在模型预测控制全状态反馈策略下，控制器继承了传统三回路控制方法的结构；其次，以确保导弹过载和姿态响应的快速性和平顺性为准则构建代价函数，将导弹的稳定控制问题转化为对模型预测控制进行滚动优化求解；最后，为保证系统在弹性工况下的稳定性和弹性抑制能力，在输出端串入陷波器。仿真结果证明，所提出的方法具有良好的弹性抑制能力和多约束处理能力，同时相比于传统三回路控制方法具有更快的响应速度和更高的控制精度。

针对航天航空领域资料保密审查的严格要求,现有的人工筛查方法存在成本高昂、关键词匹配精度不足等问题,提出了一种结合大模型的审查方法,用于提升涉密信息的筛查效率和准确性。首先分析了航天航空领域涉密信息的特点,提出了一种基于大模型的保密审核增强架构,该架构结合了动态垂类专家System Prompt,能够从技术涉密和商业涉密等多个角度提高审查的细粒度和准确率。通过引入基于关键词的动态System Prompt机制,实现了大模型语义理解能力与关键词实时更新能力的有效结合。此外,为了防止大模型的过度审核,设计了一种混合式交叉微调策略,显著提高了涉密信息的召回率,达到了96%。通过在自研的1000条高质量测试集上的实验,本增强框架可以将全球已发布的主流大模型在保密审核任务上的准确率提升18%,验证了本文提出框架的有效性。

以交互式感知空间遥操作在空间在轨服务上的应用为背景,首先阐述了当前国内外交互式遥操作机器人在航天技术上的工程案例,探究交互式感知空间遥操作机器人的主要技术组成及核心难点与当前主流技术方法与研究进展,讨论了开展交互式感知遥操作研究的必要性和急迫性,在此基础上展望了交互式感知遥操作在轨服务中的应用,讨论了今后的研究方向,提出了视觉反馈+力反馈+局部自主智能+辅助装配+路径规划+机械臂运动规划的技术路线。

针对传统卡尔曼滤波在复杂、高动态条件下滤波不稳定的问题,提出一种改进调节因子的Sage-Husa自适应滤波算法。该算法利用全球定位系统(GPS)三维速度信息对滤波异常判定条件中的调节因子进行实时优化,动态估计量测噪声的协方差阵,提高组合导航系统的自适应性。仿真结果表明,改进的Sage-Husa自适应滤波算法计算量明显降低,与传统卡尔曼滤波相比,能够保持较高的自适应性,明显改善定位精度。

综述了液体火箭发动机的故障模式,总结了液体火箭发动机故障诊断技术的最新成果,包括基于物理模型、信号分析和人工智能的故障诊断方法;将不同故障诊断方法的应用进展及其诊断效果进行了对比分析;并对液体火箭发动机故障诊断方法的发展趋势进行了展望。

针对地月平动点轨道多目标任务转移策略开展了研究，设计了一种基于双脉冲模式的转移策略，使航天器能够在近直线晕轨道和远距离逆行轨道之间进行转移。首先在质心会合坐标系下建立航天器轨道动力学模型；然后，开展转移策略总体设计并分析涉及的优化变量，确定目标函数和约束条件，将转移策略设计问题转化为轨迹优化问题；进而，验证遗传算法和粒子群优化算法对于该问题的可行性，求解转移轨迹。研究得到了一种应用遗传算法和粒子群优化算法设计平动点轨道转移策略的数值方法，利用该方法设计了近年来重点关注的近直线晕轨道以及远距离逆行轨道之间的转移轨迹。文章提出的优化方法，在无先验信息的情况下能够有效解决轨道转移优化设计问题，并可应用于多类转移方案。

针对复杂空间环境下的太空任务场景,提出一种小卫星集群系统任务规划与控制方法。研究了小卫星集群系统空间任务规划模式及主要流程;引入基于不同任务模式的集群智能指挥与决策方法;通过优化转移轨道与任务构型,在减少轨道转移消耗的同时提高目标观测效果,引入自主协同控制使集群个体配合执行任务,提高任务的准确性,使性能最大化。仿真结果表明:小卫星集群系统任务规划与控制设计可实现对空间目标的多轮精确观测,解决小卫星集群空间协同问题,为开展更大规模集群设计提供理论基础和技术支撑等。

针对航天器遥测数据异常检测时先验知识缺失、难以进行有监督条件下机器学习的问题,提出一种融合注意力机制的航天器信号智能异常检测算法。首先,通过注意力机制捕捉航天器遥测数据长距离特征,分析注意力关系矩阵为异常溯源提供指导。其次,采用堆叠自动编码器压缩数据维度并基于此重建输入信号,利用输入信号与重建信号间的残差获取误差重构序列。然后,基于窗口阈值法标记误差重构序列异常索引,实现航天器遥测信号异常检测。最后,通过多通道航天器遥测信号算例验证算法在提高航天器遥测信号异常检测性能与可解释能力的有效性。

针对外界干扰和模型不确定性影响下的高超声速变外形飞行器,提出了一种基于深度强化学习的多通道端到端姿态控制方法。首先,建立了高超声速变外形飞行器姿态控制模型;其次,将飞行器姿态控制问题转化为马尔科夫决策过程;再者,基于双延迟深度确定性策略梯度算法开展了智能体训练,并将端到端生成的飞行控制指令进行了在线部署;最后,通过基本性能仿真和适应性仿真验证了所提出方法的有效性和泛化能力。

全面剖析了航天控制系统柔性化需求的背景，深入探讨了系统级与单机级所面临的诸多挑战，创新性地提出了“可聚可散、灵活拼装、敏捷定义和弹性互联”的系统级柔性设计理念以及“随形安装、刚柔结合、能屈能伸、柔性操控”的单机级柔性设计理念，阐述了系统软硬件快速组装及互操作管理、多层级通信互联、柔性一体化共形布局与分析、柔性电子的航天环境适应性验证等柔性化的关键技术路径，并在融合创新技术、加强跨领域合作、建立标准规范以及拓展与深化应用等方面对航天控制系统柔性化发展趋势进行了展望。

给出了中国神舟系列飞船所采用的高精度星敏感器的设计方案和在轨验证结果。在镜头设计方面,采用了光阑前置结构型式,满足小型化和长寿命应用需求;在整机结构设计方面,采用了“框架组合环绕式”一体化结构,注重轻量化与稳定性;在电路设计方面,采用了抗辐照加固的APS图像传感器、处理器和ASIC,确保全寿命周期内高灵敏度探测与高可靠信息处理;在算法方面,采用了聚类提取、快速三角形识别、卷帘补偿以及曝光时间动态调整等算法,实现精度、更新率、动态和捕获等关键性能指标;此外,对整机热稳定性进行了改进,确保星敏感器性能可以良好保持。该星敏感器已成功应用于载人航天、探月及北斗三号等一系列重大工程,在轨应用数量达到200余台。

针对多四旋翼无人机编队队形保持不变情况下的航迹优化问题,在飞行过程中以图论方法为基础将四旋翼无人机编队看作一个虚拟刚体,将编队中的跟随无人机看作领航四旋翼无人机的约束来处理,优化过程中仅考虑领航四旋翼无人机的最大转弯半径约束、队形变换时间约束及转换而来的约束,并将编队飞行所需能量最小作为优化目标,求解多四旋翼无人机编队定时到达目标的航迹优化问题,然后基于Gauss伪谱法对领航四旋翼无人机进行航迹优化,将其转化成一个非线性规划问题。仿真结果表明,利用本文提出的算法可以获得一条平滑飞行航迹,满足定时到达目的地约束、多无人机性能约束和环境约束要求;所获得的航迹能安全绕过障碍物,提高了无人机编队的生存能力,有一定的工程应用价值。

针对高速机动飞行器常用的程序化机动突防方式适应性不强、突防效果不稳定的问题,提出了一种基于深度强化学习算法的机动博弈制导方法。该方法以增大交会摆脱量为任务目标,采用深度神经网络拟合飞行器的制导律,应用强化学习方法训练网络参数,得到一种以突防拦截双方的位置和速度为输入、以飞行器的需用过载为输出的智能机动博弈制导律。数学仿真验证结果表明,在连续的状态空间和动作空间中,飞行器能根据当前态势自主选择合适的制导指令。相比传统突防方式,该制导律显著提升了交会摆脱量,且突防效果更稳定。

从三回路过载驾驶仪的模型出发,给出形式统一的系统开环传函、闭环传函及闭环特征方程,然后依据闭环传函确定系统控制增益与闭环极点、开环截止频率的关系。通过引入舵偏角速度约束、开环截止频率约束、稳定裕度指标约束及高频部件约束,进而给出最小化闭环系统等效时间常数的目标函数。形成典型的约束条件下参数寻优范式,通过求解系统最优解,实现系统开环截止频率、相位裕度的精确设计,形成一种可工程化的极点配置设计方法,算例检验了方法的有效性。

针对传统的粒子群优化算法容易陷入局部最优解的问题,采用量子粒子群优化算法开展了无人机三维航迹规划。详细分析了固定翼无人机的飞行性能约束条件。为了减小算法计算复杂度,提高规划效率,对三维航迹规划问题的高度规划采用了直接设定策略,即,设置各个航路点的高度介于最大、最小飞行高度之间,从而将三维航路规划问题简化为二维航路规划问题。设计了收缩-扩张因子的线性增大调节策略、代价函数和航迹规划流程。分别采用量子粒子群优化算法和传统粒子群优化算法开展了无人机三维航迹规划仿真实验。仿真结果对比表明,所设计的量子粒子群优化算法比传统粒子群优化算法具有更高的全局搜索能力和搜索精度。

从巨型星座轨道运动的力学特性出发,分析了星座空间安全性及自主防碰撞方法。针对碰撞发生的轨道相对运动特征,基于球面三角学构造了碰撞的轨道参数表征形式,分析了星座内部和星座外部的碰撞风险。针对异轨空间目标相对速度大、交会时间短的特征,提出了基于多轨交会航过观测的碰撞风险监视和自主防碰撞规避。以Cosmos-2251卫星和Iridium-33卫星的碰撞为例,分析了碰撞风险目标的相对运动特征,仿真分析了多轨交会航过目标监视和自主碰撞规避的可行性。

基于对飞行器飞行控制软件的需求(包括功能需求以及性能需求)的分析结果,提出一种基于战星嵌入式实时操作系统的多核分布式飞行控制软件架构,架构共分为5层,从下至上依次为:操作系统层、硬件接口层、框架层、应用层和重用构件层。该架构目前已经应用于多个项目,具有可移植性好、可靠性高、实时性强等特点,能够降低项目研制时间与成本,提高飞行控制软件的可靠性与安全性。

为了解决TVM编译器在航天应用过程中优化时间过长的问题,针对TVM的自动搜索框架Ansor,提出一种新的基于LightGBM算法的成本模型来预测代码的运行时间。LightGBM算法由于减少了分裂点数量、样本数量、特征数量,使得新成本模型有效地降低了计算量,在不损害准确率的条件下加快了模型的训练速度,缩短了优化时间。实验结果表明,在相同的优化任务下,具有新成本模型的Ansor在优化时间上提高了1.6倍,整体推理时间提高了6.1%。

针对无人机集群抗干扰通信问题,提出了一种以同时实现信息传输速率最大化和跳频开销最小化为目标的智能快跳频算法。首先在传统Q学习基础上,利用近期信息价值增益选择跳频点,再依据对环境的观测信息,并运用矩更新方法修正基于高斯-伽马分布模型的Q值,进而实现了对无人机集群快跳频策略性能的提升。仿真结果表明,相较于随机快跳频和基于传统Q学习的智能快跳频算法,所提算法能更快地学习到性能更佳的快跳频策略。

针对航天器姿态跟踪问题,建立了基于误差四元数的姿态控制系统二阶数学模型。基于现代控制理论,通过设计四元数状态反馈控制器对姿态控制系统的极点进行配置,实现航天器姿态的稳定跟踪。仿真结果表明,设计的状态反馈控制器能够实现微型航天器的高精度姿态跟踪控制。

作为影响安全苛刻系统的重要因素，软件安全性问题日益受到关注。本文结合航天嵌入式软件工程实践，以软件安全性需求为线索，聚焦典型安全性问题，从源代码安全性质的形式化验证、软件安全性需求的自动化测试两个维度，分析总结了包括安全性专项分析、源代码静态分析、源代码模型检测、基于故障模型的安全性测试及关键字驱动的自动化测试等若干关键技术，提出了完整的航天嵌入式软件安全性验证的技术解决方案，研制了自主可控的软件保证支撑平台及工具，以系统提升航天嵌入式软件的可信保证能力。

针对航天型号体系化高带宽智能总线数据的实时处理需求和现有架构数据整理耗时、运维复杂等问题,开展轻量化的高可靠分布式处理架构研究。通过构建元数据模型库和数据解析器完成数据的清洗和转换;采用基于ORC文件格式的分布式文件系统替代原有Hbase分布式列存储方案,增强平台的易用性和可靠性;基于Spark内存计算模型提升平台的计算、分析能力,结合数据流分片存储机制和索引库实现数据查询的优化加速。该分布式处理架构已应用到某装备系统中,保证了系统高密度试验数据的快速处理、稳定存储和高可靠应用,为高带宽实时数据的快速处理和管理提供了一种解决方案。

针对战场复杂环境下通过较少空战对抗数据识别作战意图的问题,提出基于元度量学习框架的作战意图识别方法。该方法通过构建基于双向门控循环单元网络,实现对空战时序数据的有效特征提取,进而提出注意力机制,促使网络实现对小样本空战数据时序核心特征的充分提取,从而获取类间差异,达到较高的空战意图识别的准确率和速度。仿真实验表明,所提方法对于空战目标意图识别具有较好的准确率和实时性,在小样本数据的情况下能够实现较好的识别性能。

针对目前采用ASIC芯片架构的GNSS接收机设计完成后算法和软件不易改变、扩展性低和灵活性差等缺点,提出一种基于FPGA的接收机架构并进行了软硬件设计。接收机在FPGA芯片的基础上完成信号的捕获、跟踪和解算等一系列操作,提高了接收机的集成度、扩展性和兼容性。同时针对卫星定位原理造成的高程误差较大的缺点,将高精度大气压强传感器引入接收机,对接收机输出的高度信息进行校正。地面跑车试验结果表明,该接收机能够可靠实现符合预期的定位功能,具有一定的工程实用性。

针对捷联惯导系统(SINS)导航误差累积、定位精度低的问题,利用大气数据系统(ADS)修正 SINS 的状态量,包括失准角、速度误差与位置误差,提出一种 SINS/ADS 误差修正方法,分别对 SINS、基于文献的 SINS/ADS 与本文基于误差修正方法的 SINS/ADS 进行导航仿真与对比,仿真结果验证了该方法能有效抑制误差发散,降低导航误差,提高定位精度。

针对传统人工势场(Artificial Potential Field,APF)解决避障问题时出现的局部极小值、目标不可达等缺点,提出了一种结合APF和具有协同避障效果的最优一致性控制方法。基于固定无向通信拓扑的双积分器无人机编队模型,引入具有避障代价函数的最优一致性控制协议,解决APF避障的局限性问题,同时对多无人机进行编队控制,使无人机编队控制系统的一致性性能指标、控制消耗性能指标和避障性能指标达到最优解。此外,通过对每架无人机构建虚拟斥力势场,防止在避障过程中出现机间碰撞。仿真结果表明,与改进APF的非最优一致性控制相比,本文提出的改进APF的最优一致性控制能够缩短任务用时32%,且能够极大程度上保持队形完整性,减少避障所造成的一致性消耗和控制损耗。

针对高超声速飞行器带有参数摄动和外界复合干扰的纵向姿态高精度控制问题,提出一种带有观测器的时间设定性能预设控制方案。首先,设计新型性能预设函数用于约束跟踪误差的暂态性能和稳态性能,相比于传统方案,其可保证跟踪误差在设定时间内收敛至设定精度内,且可灵活调整收敛速率。其次,利用误差转换函数对跟踪误差进行无约束转换,通过对转换误差的控制进而使姿态跟踪误差满足预设条件。再者,基于反步法设计纵向姿态通道的攻角子系统虚拟控制指令和角速度子系统实际控制律,通过有限时间扩张状态观测器估计复合扰动,同时采用指令滤波器避免反步法中存在的指令微分项的“计算膨胀”问题。最后,考虑存在参数摄动和时变干扰情形下的飞行器纵向通道姿态系统,通过对比仿真校验所提方法可满足跟踪误差的性能约束。

针对存在外部干扰与时变负载的四旋翼无人机位置与姿态控制问题，基于参数自适应方法和滑模控制原理，提出了一种参数自适应滑模控制方法。该方法通过采用参数自适应方法对四旋翼无人机存在的外部干扰和时变负载进行估计补偿，使得四旋翼无人机具有抵抗时变负载变化造成扰动和实现高精度位置与姿态控制的能力。最后，通过李雅普诺夫稳定性理论和仿真结果验证了所提方法能有效降低外部干扰与时变负载对控制系统造成的不利影响。

针对防空导弹迎击拦截不同方式的机动目标，基于最优控制方法提出了一种控制量权重可变的制导律。建立了纵向平面弹目相对运动的状态方程，设计了控制量权重可变和带视线角速度约束的指标函数，利用极小值原理数值推导了带有权重系数的最优制导律。针对不同方式的机动目标开展了仿真试验，结果表明本文所提出的最优导引方法的性能优于传统比例导引，视线角速度收敛较快，能够较好地形成逆轨态势；此外，针对机动方式不同的目标，可以通过调整最优导引律的权重，匹配到各机动目标的最优控制参数。

介绍了液体火箭上升段制导方法的发展历程。从飞行任务需求、控制计算理论、箭载计算平台3个角度,梳理了大气层内外上升段制导的开发背景和驱动力。在大气层外制导部分,介绍了迭代制导、动力显式制导和数值最优制导的工作原理、存在问题和改进策略。在大气层内制导部分,介绍了常用的摄动制导方法和降低气动载荷的减载控制策略,讨论了闭环轨迹优化在大气层内制导中的应用。最后,展望了上升段制导方法未来的发展方向,探讨了数值规划和机器学习技术在上升段制导中的应用前景以及制导方法的几个发展方向,如智能化、可靠数值化等。

针对高速飞行器与拦截器的攻防博弈问题,研究了一种基于双深度Q网络(DDQN)的改进算法。该算法针对经典DDQN样本利用效率低的问题,设置多个经验池,并将一轮对抗中Q值的累积时序差分误差(TD-error)与累积奖励值相结合,通过模糊推理计算样本存储至不同经验池中的概率。再根据累积奖励的时序差分误差设计积分抽样器,从不同经验池中抽取样本进行训练。模型的奖励函数设计原则为在成功突防的基础上减少自身机械能消耗。实验结果表明,相比于经典DDQN算法,改进算法能够有效提高样本利用效率,为解决高速飞行器机动突防问题提供了一种新思路。

针对GNSS/SINS组合导航系统在全球导航卫星系统(GNSS)失效情况下,系统导航误差会因捷联式惯性导航系统(SINS)的误差积累而迅速扩大的问题,提出一种基于卡尔曼滤波(KF)的GNSS/SINS/GC/VL松组合导航系统及算法。该算法利用引入的航向和航速信息建立滤波方程,可以实现在滤波后对SINS进行误差修正。仿真结果表明,有陀螺罗经和计程仪辅助的GNSS/SINS组合导航系统在GNSS失效情况下,其定位误差比传统GNSS/SINS松组合的定位误差小。

在模型不确定和未知扰动下,针对由六个自由度组成的四旋翼无人机控制问题,提出一种自适应滑模控制方法,该方法能实现位置与姿态跟踪控制。首先,根据四旋翼无人机动力学系统,将其分为全驱动、欠驱动子系统,充分考虑无上下限约束的模型不确定和未知扰动,提炼出各子系统的集合干扰项;然后,借助于径向基函数神经网络对包含集合干扰项的等效控制器进行实时逼近和估计,同时运用自适应控制方法估计逼近误差项,设计带有等效控制器和逼近误差项估计值的滑模控制器和对应的自适应更新律,并根据Lyapunov理论,对各子系统状态轨迹所在滑模面的可达性及其收敛性进行了分析说明;最后,所提方法的有效性通过对比仿真得到了验证。

针对受干扰、飞轮故障、安装偏差和饱和影响的过驱动卫星的姿态控制问题提出了一种控制器设计方法。首先建立了过驱动卫星的姿态方程,给出了飞轮安装偏差、故障和饱和的数学描述。随后设计了存在外界不确定干扰和飞轮安装偏差时的滑模控制律,再应用动态控制分配解决过驱动卫星飞轮故障问题,最后考虑飞轮存在饱和时,使用零空间法使飞轮力矩指令保持在可行区间之内。设计的控制方法避免了复杂的控制器设计过程,控制器更为简单,适应性更广,更容易理解且更易于工程应用。

针对变形飞行器动力学模型非线性强、不确定性大,以及变形引起模型变化范围大的问题,基于双延迟深度确定性策略梯度算法提出了一种深度强化学习姿态控制方法。首先,基于多刚体系统建立了变形飞行器动力学模型,然后在马尔可夫决策过程的框架下设计了算法所需状态空间、动作空间以及奖励函数,通过在状态空间中引入姿态跟踪误差历史信息,进一步提高了控制精度,并将策略网络与传统PD控制结合形成复合控制器,提高了算法训练效率,最后通过数学仿真验证了深度强化学习控制策略对变形过程模型不确定性与外界复杂干扰的强鲁棒性,以及对不同变形指令的强适应性。

陆地探测一号卫星搭载了L波段多极化SAR进行对地观测,为保证高精度、高频次的地面时空重访,卫星在轨进行了严格回归轨道控制。针对双星分批部署的任务约束问题,基于严格回归轨道特性,分析了发射窗口差异对轨控的影响,初期组网捕获采用了摄动补偿控制策略,能够有效减少燃料消耗。针对严格回归轨道的长期面内外控制在轨实践情况进行了分析研究,在轨飞行结果表明,卫星真实轨迹维持在参考轨迹附近百米级管径内,满足了预期的管径控制要求。

提出了基于目标相对运动轨迹的前馈补偿+闭环反馈的复合控制方法,以大幅改善卫星动态指向跟踪控制精度。首先,采用动态误差系数法和功率传递函数,分别从指向跟踪误差和敏感器测量噪声引起的稳定度偏差两个方面分析了反馈带宽的选取范围。然后,依据跟踪误差传递函数模型,提出了通过相对导航滤波计算目标星视线角速度和角加速度的前馈补偿控制策略,解决了由于星载探测设备仅能测量目标指向偏差信息,而无法直接进行复合控制的难题。最后,通过数学仿真验证系统的稳定性和姿态跟踪性能,并设计了地面气浮台试验对控制器的跟踪性能进行测试。该姿态控制器能够在不改变闭环反馈带宽的前提下,实现对不同输入指令下高精度动态跟踪。

针对中国地球静止轨道(GEO)导航卫星定点精度要求高、在轨位置保持操作频繁等特点,设计了一种基于惯性测量单元(IMU)的自主导航方法。该方法能够在卫星位置保持操作期间,有效地给出导航卫星的精确轨道信息。该自主导航方法采用IMU测量卫星的姿态信息和加速度信息,并基于轨道动力学方程设计了导航卫星位置保持期间的自主导航算法,仿真表明该方法可以大幅提高GEO导航卫星位置保持期间的自主导航精度,从而保障GEO导航卫星导航业务的连续性。该方法结构简单,性能可靠,具有良好的工程价值。