基于数据与模型融合驱动的空间堆运行参数校正与反演方法

基于数据与模型融合驱动的空间堆运行参数校正与反演方法，1. 分析空间堆仿真模型中经验常数对运行参数预测结果的影响程度，确定需要校正经验常数和运行参数；2. 利用仿真模型对N组含有经验常数误差扰动的运行工况进行预测，获得N组仿真模型估计向量，形成初始预测矩阵；3. 汇总空间堆传感器采集的在轨实际运行数据或地面试验实测数据，为校正空间堆运行参数提供实测数据矩阵；4. 利用集合卡尔曼滤波算法融合仿真模型预测数据和实测数据的特征，得到校正后的经验常数；5.将空间堆仿真模型中经验常数更新为校正后的经验常数，实现仿真模型的校正；6.利用校正后的仿真模型开展运行工况分析，实现运行参数反演计算。本发明方法预测效率高且结果准确。