RTK定位使用扩展卡尔曼滤波常加速度模型，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

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：

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6维
        state = new double[6][1];
        P = new double[6][6];
        Q = new double[6][6];
        R = new double[1][1];

        // 初始化前一历元测站到地心距离
        prevR = new double[1];
    }

    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, 1, 0, dt, 0, 0.5 * dt * dt}, {0, 0, 1, 0, dt, 0}, {0, 0, 0, 1, 0, dt}, {0, 0, 0, 0, 1, 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}};
        double[][] u = {{0}, {0.001}}; // 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};
        H = new double[]{0, 0, 0, 0, 1, 0};
        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(6, 6).minus(K.times(Hm))).times(PPrev).getArray();
    }

    public void setPrevR(double r) {
        prevR[0] = 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[0];
    }
}

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。