在给出目标历史坐标的前提下，将上述问题解决的python代码写出

在Python中解决这个问题，我们可以使用`numpy`库处理数值计算，`scipy`库的优化方法，以及`filterpy`库中的粒子滤波框架。以下是简化版的一个示例，这里假设我们已经有了一个包含历史坐标和观测数据的列表，并假设我们有一个简单的GPS模型和星历偏差估计：

import numpy as np
from scipy.optimize import minimize
from filterpy.kalman import UnscentedKalmanFilter

# 定义状态向量（位置，速度）
state_dim = 4
transition_matrix = np.eye(state_dim)
process_noise = np.diag([0.1, 0.1, 0.01, 0.01])  # 假设速度变化较小

# 假设有星历偏差更新函数（这里简化为常数）
def star_tracker_correction(delta_u):
    return delta_u

# 假设我们有历史坐标和观测数据
history_coords = ...  # list of tuples or numpy array
observed_data = ...

# 构建粒子滤波器
ukf = UnscentedKalmanFilter(dim_x=state_dim, dim_z=len(observed_data[0]),
                            dt=1, transition_matrix=transition_matrix,
                            process_noise_covariance=process_noise)

# 初始化粒子滤波
particles, weights = ukf.init_particles(history_coords)

# 模拟融合其他传感器数据
other_sensors_data = ...  # 类似结构的历史坐标
for other_data in other_sensors_data:
    ukf.predict()
    ukf.update(other_data)

# 更新星历偏差（如果需要，可以用最优化方法）
star_tracker_error = np.array([ukf.state_vector[2], ukf.state_vector[3]])  # 偏离速度
result = minimize(star_tracker_correction, star_tracker_error, method='SLSQP')

# 结果存储和融合
star_tracker_correction_result = result.x
ukf.state_vector[:2] += star_tracker_correction_result  # 应对修正后的星历偏差

# 返回最后的融合位置估计
final_position = ukf.mean

请注意，这只是一个基础示例，实际应用中可能需要根据具体的观测模型、星历偏差更新方法、融合策略等因素做调整。此外，真实世界中的数据处理和预处理、噪声模型选择、优化求解等问题都需要深入研究。