rtklib 卡尔曼滤波函数

rtklib中使用的卡尔曼滤波函数是EKF，即扩展卡尔曼滤波。卡尔曼滤波是一种递归的、线性的状态估计算法，用于处理有噪声的测量数据和系统模型的不确定性。在rtklib中，卡尔曼滤波函数与最小二乘函数相邻近，可以一起解读。函数的整体结构并不难理解，只需了解矩阵函数的使用，就可以理解每一个步骤的含义。首先，需要了解定义函数部分，其中包括一些仅适用于矩阵的定义函数。然后，可以进一步学习卡尔曼滤波的原理和算法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [RTKLIB软件源码学习（Kalman滤波-矩阵先导）](https://blog.csdn.net/m0_59076189/article/details/128091515)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [RTKLIB软件源码学习（Kalman滤波&最小二乘）](https://blog.csdn.net/m0_59076189/article/details/128091834)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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