基于EKF常加速度模型的RTK定位中，状态向量增加前一历元测站到地心距离作为约束条件后滤波各矩阵如何更改的代码

以下是基于EKF常加速度模型的RTK定位中，状态向量增加前一历元测站到地心距离作为约束条件后滤波各矩阵的Java代码示例：

// 定义状态向量
Matrix x = new Matrix(4, 1);
x.set(0, 0, p);
x.set(1, 0, v);
x.set(2, 0, b);
x.set(3, 0, rho);

// 定义状态转移矩阵
Matrix F = new Matrix(4, 4);
F.setMatrix(0, 2, 0, 2, Matrix.identity(3, 3));
F.setMatrix(0, 2, 3, 3, new Matrix(3, 1, 0));
F.set(3, 3, 1);

// 定义观测矩阵
Matrix H = new Matrix(1, 4);
H.set(0, 0, H1);
H.set(0, 2, H2);

// 定义协方差矩阵
Matrix P = new Matrix(4, 4);
P.setMatrix(0, 2, 0, 2, P0);
P.set(3, 3, sigma_rho * sigma_rho);

// EKF滤波
for (int i = 0; i < n; i++) {
    // 预测
    Matrix x_minus = F.times(x);
    Matrix P_minus = F.times(P).times(F.transpose()).plus(Q);

    // 更新
    Matrix z = new Matrix(1, 1);
    z.set(0, 0, z_i);
    Matrix y = z.minus(H.times(x_minus));
    Matrix S = H.times(P_minus).times(H.transpose()).plus(R);
    Matrix K = P_minus.times(H.transpose()).times(S.inverse());
    Matrix x_hat = x_minus.plus(K.times(y));
    Matrix P_hat = (Matrix.identity(4, 4).minus(K.times(H))).times(P_minus);

    // 更新状态向量和协方差矩阵
    x = x_hat;
    P = P_hat;
}

其中，p、v、b、rho分别表示位置、速度、钟差和前一历元测站到地心距离。H1、H2分别表示卫星到接收机的几何距离和前一历元测站到地心距离。P0表示初始状态的协方差矩阵，sigma_rho表示前一历元测站到地心距离的误差方差。Q和R分别表示过程噪声和观测噪声的方差矩阵。在代码中，我们使用Matrix类来表示矩阵，并使用矩阵乘法、矩阵加法等运算来进行滤波。