matlab编程实现基于卡尔曼滤波的GNSS-SPP轨迹去噪代码

以下是一个基于卡尔曼滤波的GNSS-SPP轨迹去噪的MATLAB代码示例：

% 读取数据
data = load('gnss_data.txt'); % GNSS数据文件

% 初始化卡尔曼滤波器
A = eye(4);
A(1,3) = 1;
A(2,4) = 1;
C = eye(2);
Q = eye(4) * 0.001; % 状态转移矩阵
R = eye(2) * 10; % 观测矩阵

x = [data(1,2:3) 0 0]'; % 初始状态
P = eye(4) * 100; % 初始协方差矩阵

% 卡尔曼滤波
for i = 2:length(data)
    % 状态预测
    x = A * x;
    P = A * P * A' + Q;
    
    % 更新
    y = data(i,2:3)' - C * x(1:2);
    S = C * P * C' + R;
    K = P * C' * inv(S);
    x = x + K * y;
    P = (eye(4) - K * C) * P;
    
    % 保存滤波后的结果
    data(i,2:3) = x(1:2)';
end

% 绘制轨迹
plot(data(:,2), data(:,3), '.');

在这个示例中，我们首先读取了一个GNSS数据文件，然后初始化了卡尔曼滤波器的参数。接着，我们利用卡尔曼滤波的状态预测和更新过程，对数据进行滤波，最终得到滤波后的结果。最后，我们可以利用MATLAB的绘图功能绘制出轨迹图。