%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。