航天领域近三年关于神经网络与卡尔曼滤波器结合的文献及其方法的优缺点

文献：Applications of Kalman Filters in Aerospace 与 Convolutional Neural Networks for Object Detection in Space-based Images

方法：将卡尔曼滤波器和神经网络结合，用于空间目标检测。首先，利用卡尔曼滤波器对传感器数据进行预测和校正，然后将校正后的数据输入神经网络进行目标检测。

优点：能够有效地处理传感器数据的噪声和不确定性，提高目标检测的准确性和稳定性。

缺点：需要大量的训练数据和计算资源，算法复杂度较高，实现难度较大。

文献：Real-time Fault Detection and Diagnosis for Aerospace Systems Using Kalman Filters and Neural Networks

方法：将卡尔曼滤波器和神经网络结合，用于航天系统的故障检测和诊断。利用卡尔曼滤波器对系统状态进行估计和预测，然后将预测结果输入神经网络进行判断和诊断。

优点：能够实现实时的故障检测和诊断，提高系统的可靠性和安全性。

缺点：需要大量的训练数据和计算资源，算法复杂度较高，实现难度较大。

文献：A Hybrid Kalman Filter and Neural Network Approach to Spacecraft Attitude Estimation

方法：将卡尔曼滤波器和神经网络结合，用于航天器姿态估计。利用卡尔曼滤波器对姿态角进行估计和预测，然后将预测结果输入神经网络进行优化和校正。

优点：能够减小传感器误差和测量噪声的影响，提高姿态估计的准确性和稳定性。

缺点：需要大量的训练数据和计算资源，算法复杂度较高，实现难度较大。

总结：卡尔曼滤波器和神经网络结合在航天领域的应用具有很大的潜力，能够提高系统的性能和可靠性。然而，它们的实现难度较大，需要大量的训练数据和计算资源。因此，在实际应用中需要权衡其优缺点，选择合适的方法