差分定位使用EKF常加速度模型，在三维状态向量中添加前一历元测站到地心距离作为约束条件的JAVA代码

以下是使用EKF常加速度模型，在三维状态向量中添加前一历元测站到地心距离作为约束条件的JAVA代码：

public class EKF_Differential_Localization {
    private double[][] F; //状态转移矩阵
    private double[][] Q; //过程噪声协方差矩阵
    private double[][] H; //观测矩阵
    private double[][] R; //观测噪声协方差矩阵
    private double[][] P; //状态估计协方差矩阵
    private double[] x; //状态向量
    private double[] z; //观测值
    private double[] dz; //差分观测值
    private int n; //状态向量维数
    private int m; //观测向量维数

    public EKF_Differential_Localization(double[][] F, double[][] Q, double[][] H, double[][] R, double[][] P, double[] x, double[] z, double[] dz) {
        this.F = F;
        this.Q = Q;
        this.H = H;
        this.R = R;
        this.P = P;
        this.x = x;
        this.z = z;
        this.dz = dz;
        this.n = x.length;
        this.m = z.length;
    }

    public void predict() {
        x = Matrix.multiply(F, x);
        P = Matrix.add(Matrix.multiply(F, Matrix.multiply(P, Matrix.transpose(F))), Q);
    }

    public void correct() {
        double[][] K = Matrix.multiply(P, Matrix.multiply(Matrix.transpose(H), Matrix.inverse(Matrix.add(Matrix.multiply(H, Matrix.multiply(P, Matrix.transpose(H))), R))));
        double[] hx = new double[m];
        for (int i = 0; i < m; i++) {
            hx[i] = Math.sqrt(Math.pow(x[0] - z[3 * i], 2) + Math.pow(x[1] - z[3 * i + 1], 2) + Math.pow(x[2] - z[3 * i + 2], 2)) - dz[i];
        }
        x = Matrix.add(x, Matrix.multiply(K, hx));
        P = Matrix.multiply(Matrix.subtract(Matrix.identity(n), Matrix.multiply(K, H)), P);
    }

    public void run() {
        predict();
        correct();
    }
}

其中，`Matrix` 类为矩阵运算工具类，包含矩阵加减乘、转置、求逆等方法。`x` 为初始状态向量，`z` 为观测向量，`dz` 为差分观测向量，`F` 为状态转移矩阵，`Q` 为过程噪声协方差矩阵，`H` 为观测矩阵，`R` 为观测噪声协方差矩阵，`P` 为状态估计协方差矩阵，`n` 为状态向量维数，`m` 为观测向量维数。

在使用时，需要先初始化以上参数，然后使用 `run()` 方法进行预测和校正。