用最大似然约束消除广义拉普拉斯方法的对称根，使初轨确定在恶劣观测几何下也能收敛到统计上有效的解。
Dingcun, Chen · 汤靖师 · Cheng, Haowen · 甘庆波
Advances in Space Research 2026
GL-O 通过修正 GL 方法的方向约束，消除与视线方向相反的伪根，避免解被镜像解干扰。
GL-ML 根据观测残差的统计特性选择最优解，确保解在动力学和统计上同时自洽，而不是仅靠几何拟合。
在多种弧长和噪声水平下对五类目标仿真，GL-ML 在挑战性条件下表现出更强的鲁棒性和精度，避免了 Gooding 方法的无效解。