com.posp.common pom.xml

com.posp.common pom.xml是一个用于Java项目的Maven配置文件，用于管理项目的依赖项和构建设置。

首先，该文件定义了项目的基本信息，包括项目的坐标（groupId、artifactId和version），这些信息是唯一的，用于标识和共享项目。

其次，pom.xml中描述了项目所需的依赖项。通过在dependencies标签中添加依赖项的坐标，Maven可以自动下载和管理项目所需的库文件。这样，开发者无需手动下载和维护这些依赖项，提高了开发效率。

此外，pom.xml中还可以定义构建设置，包括项目编译源码所需的JDK版本、源代码目录、编译输出目录等。Maven还支持其他构建设置，如测试相关的配置、插件设置等。通过在build标签下定义这些设置，可以定制和管理项目的构建过程。

pom.xml还支持构建生命周期和插件。通过在build标签下的plugins标签中添加插件坐标，可以使用各种Maven插件来扩展构建过程，并执行额外的操作，如代码静态分析、测试覆盖率检查、打包等。插件可以根据需要配置和定制，提供了丰富的功能和灵活性。

总之，com.posp.common pom.xml是一个关键的配置文件，它定义了项目的基本信息、依赖项和构建设置。通过这个文件，Maven可以自动化管理和构建项目，提高开发效率。

相关问题

%all epochs for m=1:n %load data of new epoch sol = solution(m); Cne=xyz2enu(sol.pos);%转换到地球坐标系 accPSD=Cne'*accPSD_enu*Cne; vel=sol.vel'; pos=sol.pos'; posP=[sol.posP(1) sol.posP(4) sol.posP(6); sol.posP(4) sol.posP(2) sol.posP(5); sol.posP(6) sol.posP(5) sol.posP(3)]; velP=[sol.velP(1) sol.velP(4) sol.velP(6); sol.velP(4) sol.velP(2) sol.velP(5); sol.velP(6) sol.velP(5) sol.velP(3)]; dt = timediff(sol.time,time_x); if dt>15 bInitialized=0; end %initialize if ~bInitialized x = [pos; vel]; xP=zeros(6,6); xP(1:3,1:3)= eye(3)*1e16; xP(4:6,4:6)= eye(3)*100; if sol.posP(1)>0 xP(1:3,1:3)= posP; end if sol.velP(1)>0 xP(4:6,4:6)= velP; end time_x = sol.time; bInitialized=1; continue; end %%%%%%%%%%%%%%%to do%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %step 1: prediction %Phi 计算状态转移矩阵 %Q计算系统噪声协方差阵 %step 2: update %R 观测噪声协方差阵 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %save to solution sol.pos=x(1:3); sol.vel=x(4:6); sol.posP(1)=xP(1,1);sol.posP(2)=xP(2,2);sol.posP(3)=xP(3,3); sol.posP(4)=xP(1,2);sol.posP(5)=xP(2,3);sol.posP(6)=xP(1,3); sol.velP(1)=xP(4,4);sol.velP(2)=xP(5,5);sol.velP(3)=xP(6,6); sol.velP(4)=xP(4,5);sol.velP(5)=xP(5,6);sol.velP(6)=xP(4,6); solution(m)=sol; time_x=sol.time; end%i这是一个实现卡尔曼滤波的代码，补充完整

在代码中，需要补充完整卡尔曼滤波的两个步骤：预测和更新。

步骤一：预测

在预测步骤中，需要计算状态转移矩阵 Phi 和系统噪声协方差阵 Q。

1.1 计算状态转移矩阵 Phi

状态转移矩阵 Phi 可以用下面的公式计算：

Phi = [eye(3), eye(3)*dt; zeros(3), eye(3)];

其中，dt 是时间差。

1.2 计算系统噪声协方差阵 Q

系统噪声协方差阵 Q 可以用下面的公式计算：

Q = [eye(3)*1e-6, zeros(3); zeros(3), eye(3)*1e-3];

其中，1e-6 和 1e-3 是两个噪声参数，可以根据实际情况调整。

步骤二：更新

在更新步骤中，需要计算观测噪声协方差阵 R，并利用 Kalman gain K 更新状态向量和协方差矩阵。

2.1 计算观测噪声协方差阵 R

观测噪声协方差阵 R 可以用下面的公式计算：

R = eye(3)*1e-4;

其中，1e-4 是观测噪声参数，可以根据实际情况调整。

2.2 计算 Kalman gain K

Kalman gain K 可以用下面的公式计算：

K = xP*H'/(H*xP*H'+R);

其中，H 是观测矩阵，可以用下面的公式计算：

H = [eye(3), zeros(3)];

2.3 更新状态向量和协方差矩阵

状态向量和协方差矩阵可以用下面的公式更新：

x = x + K*(Cne'*accPSD*Cne - H*x);

xP = (eye(6)-K*H)*xP*(eye(6)-K*H)' + K*R*K';

至此，卡尔曼滤波的代码就完成了。

function sol_kf(filename) global glc; %read solution file solution=readGINavsol(filename); n=size(solution,1); %initialize 对状态进行初始化 x = zeros(6,1);%state vector 状态向量 xP = zeros(6,6);%covariance of x 协方差 %过程噪声密度 sqrt_accPSD_hor=15;%m/s^2/sqrt(Hz) sqrt_accPSD_up=0.1;%m/s^2/sqrt(Hz) accPSD_enu =zeros(3,3); accPSD_enu(1,1)=(sqrt_accPSD_hor)^2; accPSD_enu(2,2)=(sqrt_accPSD_hor)^2; accPSD_enu(3,3)=sqrt_accPSD_up^2; bInitialized=0; time_x = solution(1).time; %all epochs for i=1:n %load data of new epoch sol = solution(i); %转换矩阵 Cne=xyz2enu(sol.pos); %转换至地球坐标系下 accPSD=Cne'*accPSD_enu*Cne; vel=sol.vel'; pos=sol.pos'; %临时变量进行存储 posP=[sol.posP(1) sol.posP(4) sol.posP(6); sol.posP(4) sol.posP(2) sol.posP(5); sol.posP(6) sol.posP(5) sol.posP(3)]; velP=[sol.velP(1) sol.velP(4) sol.velP(6); sol.velP(4) sol.velP(2) sol.velP(5); sol.velP(6) sol.velP(5) sol.velP(3)]; dt = timediff(sol.time,time_x); %如果时间差很大，说明时间中断很久，则需要重新进行初始化 if dt>15 bInitialized=0; end %initialize if ~bInitialized x = [pos; vel]; xP=zeros(6,6); xP(1:3,1:3)= eye(3)*1e16; xP(4:6,4:6)= eye(3)*100; if sol.posP(1)>0 xP(1:3,1:3)= posP; end if sol.velP(1)>0 xP(4:6,4:6)= velP; end time_x = sol.time; bInitialized=1; continue; end %%%%%%%%%%%%%%%to do%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %step 1: prediction %Phi %Q 补全该代码

%step 1: prediction
%Phi
dt = timediff(sol.time,time_x); %计算两个历元的时间差
F=zeros(6,6);
F(1:3,4:6)=eye(3)*dt;
Phi = [eye(3) eye(3)*dt; zeros(3,3) eye(3)];
%Q
Q=zeros(6,6);
Q(1:3,1:3)=eye(3)*0.25*dt^4*accPSD(1,1)+eye(3)*0.5*dt^3*accPSD(1,1); %水平方向
Q(1:3,4:6)=eye(3)*0.5*dt^2*accPSD(1,1); %水平方向
Q(4:6,1:3)=eye(3)*0.5*dt^2*accPSD(1,1); %水平方向
Q(4:6,4:6)=eye(3)*dt^2*accPSD(3,3); %垂直方向
%预测状态和协方差
x = Phi * x;
xP = Phi * xP * Phi' + Q;

%step 2: measurement update
if sol.posP(1)>0 %如果有位置信息
H = [eye(3) zeros(3,3)]; %测量矩阵
R=zeros(3,3);
R(1:2,1:2)=eye(2)*sol.posP(1)^2; %水平误差
R(3,3)=sol.posP(7)^2; %垂直误差
%计算卡尔曼增益
K = xP * H' * inv(H * xP * H' + R);
%测量更新状态和协方差
z = sol.pos';
dz = z - H * x;
dz(3) = rem(dz(3)+pi,2*pi)-pi; %处理航向角差异
x = x + K * dz;
xP = (eye(6) - K * H) * xP;
end

%更新历元时间
time_x = sol.time;