RTK定位使用扩展卡尔曼滤波常加速度模型并在状态向量添加前一历元测站到地心距离为约束条件的Java代码
时间: 2024-03-28 20:41:21 浏览: 22
下面是一个简单的Java代码,用于实现RTK定位扩展卡尔曼滤波常加速度模型,并添加前一历元测站到地心距离为约束条件:
```java
public class RTKFilter {
private double[][] state; // 状态向量
private double[][] P; // 协方差矩阵
private double[][] Q; // 过程噪声协方差
private double[][] R; // 观测噪声协方差
private double[] z; // 观测值
private double[] H; // 观测矩阵
private double[] K; // 卡尔曼增益
private double[] dx; // 状态量增量
private double prevR; // 前一历元测站到地心距离
public RTKFilter() {
// 初始化状态向量、协方差矩阵、过程噪声协方差、观测噪声协方差
// 这里假设状态向量为7维
state = new double[7][1];
P = new double[7][7];
Q = new double[7][7];
R = new double[1][1];
// 初始化前一历元测站到地心距离
prevR = 0;
}
public void predict(double dt) {
// 预测状态向量和协方差矩阵
// 这里假设加速度为常量
double[][] F = {{1, 0, dt, 0, 0.5 * dt * dt, 0, 0}, {0, 1, 0, dt, 0, 0.5 * dt * dt, 0}, {0, 0, 1, 0, dt, 0, 0}, {0, 0, 0, 1, 0, dt, 0}, {0, 0, 0, 0, 1, 0, 1}, {0, 0, 0, 0, 0, 1, 0}, {0, 0, 0, 0, 0, 0, 1}};
double[][] G = {{0.5 * dt * dt, 0}, {0.5 * dt * dt, 0}, {dt, 0}, {0, dt}, {0, 0}, {0, 0}, {0, 0}};
double[][] u = {{0.001}, {0}}; // 这里假设有一个微小的加速度
Matrix Fm = new Matrix(F);
Matrix Gm = new Matrix(G);
Matrix um = new Matrix(u);
Matrix statePrev = new Matrix(state);
Matrix PPrev = new Matrix(P);
state = Fm.times(statePrev).plus(Gm.times(um)).getArray();
P = Fm.times(PPrev).times(Fm.transpose()).plus(Gm.times(Q).times(Gm.transpose())).getArray();
}
public void update(double r) {
// 更新状态向量和协方差矩阵
z = new double[]{r - prevR};
H = new double[]{0, 0, 0, 0, 1, 0, -1};
Matrix Hm = new Matrix(H);
Matrix statePrev = new Matrix(state);
Matrix PPrev = new Matrix(P);
Matrix Rm = new Matrix(R);
Matrix K = PPrev.times(Hm.transpose()).times((Hm.times(PPrev).times(Hm.transpose()).plus(Rm)).inverse());
dx = K.times(new Matrix(z).minus(Hm.times(statePrev))).getArray();
state = statePrev.plus(new Matrix(dx)).getArray();
P = (Matrix.identity(7, 7).minus(K.times(Hm))).times(PPrev).getArray();
}
public void setPrevR(double r) {
prevR = r;
}
public double getR() {
// 返回当前历元测站到地心距离,使用前一历元测站到地心距离作为约束条件
return state[4][0] + prevR;
}
}
```
在使用时,可以按照以下步骤进行:
1. 初始化RTKFilter对象。
2. 在每个历元中,首先调用`setPrevR()`方法设置前一历元测站到地心距离。
3. 调用`predict()`方法进行状态向量和协方差矩阵的预测。
4. 调用`update()`方法进行状态向量和协方差矩阵的更新,传入当前历元测站到地心距离作为参数。
5. 调用`getR()`方法获取当前历元测站到地心距离,使用前一历元测站到地心距离作为约束条件。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)