RTK定位使用EKF常加速度模型并将前一历元测站到地心距离添加到状态向量作为约束条件的JAVA代码

以下是使用Java实现RTK定位的EKF常加速度模型并将前一历元测站到地心距离添加到状态向量作为约束条件的示例代码：

import org.ejml.simple.SimpleMatrix;

public class RTK {
    private SimpleMatrix x, P;
    private SimpleMatrix F, Q, H, R;
    private SimpleMatrix z, v, K;

    private double dt;

    public RTK(double dt) {
        this.dt = dt;

        // 初始化状态向量
        x = new SimpleMatrix(10, 1);
        x.set(0, 0, 0);  // x
        x.set(1, 0, 0);  // y
        x.set(2, 0, 0);  // z
        x.set(3, 0, 0);  // vx
        x.set(4, 0, 0);  // vy
        x.set(5, 0, 0);  // vz
        x.set(6, 0, 1);  // ba_x
        x.set(7, 0, 1);  // ba_y
        x.set(8, 0, 1);  // ba_z
        x.set(9, 0, 0);  // dtr

        // 初始化状态协方差矩阵
        P = new SimpleMatrix(10, 10);
        P.set(0, 0, 1);  // x
        P.set(1, 1, 1);  // y
        P.set(2, 2, 1);  // z
        P.set(3, 3, 1);  // vx
        P.set(4, 4, 1);  // vy
        P.set(5, 5, 1);  // vz
        P.set(6, 6, 1e-6);  // ba_x
        P.set(7, 7, 1e-6);  // ba_y
        P.set(8, 8, 1e-6);  // ba_z
        P.set(9, 9, 1e-6);  // dtr

        // 初始化系统噪声协方差矩阵
        Q = new SimpleMatrix(10, 10);
        Q.set(0, 0, 1e-6);  // x
        Q.set(1, 1, 1e-6);  // y
        Q.set(2, 2, 1e-6);  // z
        Q.set(3, 3, 1e-6);  // vx
        Q.set(4, 4, 1e-6);  // vy
        Q.set(5, 5, 1e-6);  // vz
        Q.set(6, 6, 1e-12);  // ba_x
        Q.set(7, 7, 1e-12);  // ba_y
        Q.set(8, 8, 1e-12);  // ba_z
        Q.set(9, 9, 1e-6);  // dtr

        // 初始化观测矩阵
        H = new SimpleMatrix(1, 10);
        H.set(0, 0, 1);  // x

        // 初始化观测噪声协方差矩阵
        R = new SimpleMatrix(1, 1);
        R.set(0, 0, 1e-3);  // z
    }

    public SimpleMatrix predict() {
        // 构造状态转移矩阵
        F = new SimpleMatrix(10, 10);
        F.set(0, 3, dt);
        F.set(1, 4, dt);
        F.set(2, 5, dt);
        F.set(3, 6, dt);
        F.set(4, 7, dt);
        F.set(5, 8, dt);
        F.set(6, 6, 1);
        F.set(7, 7, 1);
        F.set(8, 8, 1);
        F.set(9, 9, 1);

        // 预测状态向量
        x = F.mult(x);

        // 预测状态协方差矩阵
        P = F.mult(P).mult(F.transpose()).plus(Q);

        return x;
    }

    public SimpleMatrix update(double z, double dtr) {
        // 计算观测残差
        this.z = new SimpleMatrix(1, 1);
        this.z.set(0, 0, z);
        v = this.z.minus(H.mult(x));

        // 计算卡尔曼增益
        K = P.mult(H.transpose()).mult(R.plus(H.mult(P).mult(H.transpose())).invert());

        // 更新状态向量和状态协方差矩阵
        x = x.plus(K.mult(v));
        P = (SimpleMatrix.identity(10).minus(K.mult(H))).mult(P);

        // 更新历元测站到地心距离
        x.set(9, 0, dtr);

        return x;
    }
}

上述代码中，`x`是状态向量，`P`是状态协方差矩阵，`F`是状态转移矩阵，`Q`是系统噪声协方差矩阵，`H`是观测矩阵，`R`是观测噪声协方差矩阵，`z`是观测值，`v`是观测残差，`K`是卡尔曼增益。`predict()`方法用于预测状态向量和状态协方差矩阵，`update()`方法用于更新状态向量和状态协方差矩阵。在`update()`方法中，计算观测残差、卡尔曼增益和更新状态向量和状态协方差矩阵的公式都是标准的卡尔曼滤波器公式。另外，`update()`方法还更新了历元测站到地心距离，即`dtr`。