close all clear clc disp('***** 基于EKF的位置速度观测组合导航程序 *****'); disp('Step1:加载数据;'); load IMU_data200.mat %惯导原始数据 load Reference_data.mat %GPS测量数据 disp('Step2:初始化参数;'); %% 一些导航参数常数项 WIE = 7.292115e-5; % 地球自转角速度 r0 = 6378137.0; % 地球半径 EE = 0.0818191908426; % 偏心率 d2r = pi/180; % degree to radian r2d = 180/pi; % radian to degree dh2rs = d2r/3600; % deg/h to rad/s %% 导航坐标系下初始化姿态，速度，位置 yaw = (0)*pi/180;%航向角 pitch = 0*pi/180;%俯仰角 roll = 0*pi/180;%滚动角 cbn=eul2dcm(roll,pitch,yaw); cnb=cbn'; q=dcm2quat(cbn)'; Vn=0;%北向速度 Ve=0;%东向速度 Vd=0;%地向速度 V_last=[Vn Ve Vd]'; Lati = 31.4913627505302*pi/180;%纬度 Longi= 120.849577188492*pi/180;%经度 Alti = 6.6356;%高度 sampt0=1/200;%惯导系统更新时间 Rn = r0*(1-EE^2)/(1-EE^2*(sin(Lati))^2)^1.5; %子午圈曲率半径 Re = r0/(1-EE^2*(sin(Lati))^2)^0.5; %卯酉圈曲率半径 g_u = -9.7803267711905*(1+0.00193185138639*sin(Lati)^2)... /((1-0.00669437999013*sin(Lati)^2)^0.5 *(1.0 + Alti/r0)^2); g = [0 0 -g_u]';%重力 g0=9.80665; %% 卡尔曼滤波P、Q、R设置 % P的设置 std_roll = (5)*d2r; std_pitch = (5)*d2r; std_yaw = (60)*d2r; std_vel = 0.1; std_pos = 5; std_gyro = 3*0.5*dh2rs; % 陀螺随机漂移0.5度/小时 std_acc = 3*0.15e-3*g0; % 加表零偏0.15mg Pfilter = diag([std_roll^2 std_pitch^2 std_yaw^2 std_vel^2 std_vel^2 std_vel^2 (std_pos/3600/30/57.3)^2 (std_pos/3600/30/57.3)^2 std_pos^2 std_gyro^2 std_gyro^2 std_gyro^2 std_acc^2 std_acc^2 std_acc^2]); % Q的设置 std_Wg = 0.15*(2.909*1e-4); % 陀螺漂移噪声,度/根号小时转化成rad/根号秒 std_Wa = 0.21/60/3; % 加表漂移噪声 Qkf = diag([std_Wg^2 std_Wg^2 std_Wg^2 std_Wa^2 std_Wa^2 std_Wa^2]); G = zeros(15, 6); F = zeros(15); F_i=zeros(9,9); F_s=zeros(9,6); H = zeros(6,15); H(1:3,4:6) = eye(3); H(4:6,7:9) = eye(3); % R的设置 R = diag([std_vel^2 std_vel^2 std_vel^2 (std_pos/3600/30/57.3)^2 (std_pos/3600/30/57.3)^2 (std_pos)^2]);

这段代码是一个基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的位置速度观测组合导航程序的初始化部分，主要是对一些导航参数常数项进行初始化，并设置卡尔曼滤波的P、Q、R参数。具体内容如下：

1. 初始化一些导航参数常数项，如地球自转角速度、地球半径、偏心率等。

2. 初始化导航坐标系下的姿态、速度和位置，其中姿态使用欧拉角（yaw、pitch、roll）表示，速度和位置初始值设为0。

3. 初始化卡尔曼滤波的P、Q、R参数。其中P是状态协方差矩阵，表示状态量的不确定度，Q是系统噪声协方差矩阵，表示状态量的随机漂移噪声，R是观测噪声协方差矩阵，表示观测量的噪声。

4. 定义状态转移矩阵F、测量矩阵H和增益矩阵G等变量。

需要注意的是，这段代码的正确性还依赖于之前加载的IMU数据和GPS测量数据，以及之前定义的一些函数，比如eul2dcm和dcm2quat等。

相关问题

%初始格式化 clear all; clc; format long; %给定初始化条件 c1=1.4962; %学习因子1 c2=1.4962; %学习因子2 w=7298; %惯性权重 MaxDT=1000; %最大迭代次数 D=10; %搜索空间维数（未知数个数） N=40; %初始化群体个体数目 eps=10^(-6); %设置精度（在已知最小值时候用） function fitness =x^5-x^3+x^2-20 end % 初始化种群的个体（可以在这里限定位置和速度的范围） for i=1:N for j=1:D x(i,j)=randn; %随机初始化位置 v(i,j)=randn; %随机初始化速度 end end % 先计算各粒子的适应度，并初始化Pi和Pg for i=1:N p(i)=fitness(x(i,:),D); y(i,:)=x(i,:); end pg=x(1,:); %pg为全局最优 for i=2:N if fitness(x(i,:),D)<fitness(pg,D) pg=x(i,:); end end % 进入主要循环，按照公式一次迭代，直到精度满足要求 for t=1:MaxDT for i=1:N v(i,:)=w*v(i,:)+c1*rand*(y(i,:)-x(i,:))+c2*rand*(pg-x(i,:)); %实现速度的更新 x(i,:)=x(i,:)+v(i,:); %实现位置的更新 if fitness(x(i,:),D)<p(i) %判断当此时的位置是否为最优的情况，当不满足时继续更新 p(i)=fitness(x(i,:),D); y(i,:)=x(i,:); end if p(i)<fitness(pg,D) pg=y(i,:); end end Pbest(t)=fitness(pg,D); end % 最后从所得到的结果中取出最优解 disp('**********************************************') disp('函数的全局最优位置为：') Solution=pg' disp('最后得到的优化极值为：') Result=fitness(pg,D) disp('**********************************************') % 算法结束 DreamSun GL&HF,适应度函数源程序（fitness.m） function result=fitness(x,D) sum=0 for i=1:D sum=sum+x(i)^2; end result=sum; matlab中这个代码运行不了是怎么回事，帮我改成能运行的

这段代码存在一些问题，我来帮您进行修改：

1. 函数定义不正确：在给定初始化条件后，应该将适应度函数定义为一个独立的函数并返回适应度值。请将以下部分移至代码的最上方：

function result = fitness(x,D)
    result = x^5-x^3+x^2-20;
end

2. 缺少变量声明：在适应度函数中，您使用了变量 `sum`，但没有进行声明。请在适应度函数内部的开头添加 `sum = 0;`。

3. 语法错误：在 `fitness` 函数的循环中，您忘记了循环的结束语句。请在循环结束前添加 `end`。

4. 缺少分号：在适应度函数中，每个表达式后面都应该使用分号 `;` 来避免输出到命令窗口。请在 `sum=0` 和 `result=sum` 后添加分号。

以下是修改后的代码：

% 初始格式化
clear all;
clc;
format long;

% 给定初始化条件
c1=1.4962;                              % 学习因子1
c2=1.4962;                              % 学习因子2
w=7298;                                 % 惯性权重
MaxDT=1000;                             % 最大迭代次数
D=10;                                   % 搜索空间维数（未知数个数）
N=40;                                   % 初始化群体个体数目
eps=10^(-6);                            % 设置精度（在已知最小值时候用）

% 适应度函数定义
function result = fitness(x,D)
    sum = 0;
    for i=1:D
        sum = sum + x(i)^2;
    end
    result = sum;
end

% 初始化种群的个体（可以在这里限定位置和速度的范围）
for i=1:N
    for j=1:D
        x(i,j)=randn;                    % 随机初始化位置
        v(i,j)=randn;                    % 随机初始化速度
    end
end

% 先计算各粒子的适应度，并初始化Pi和Pg
for i=1:N
    p(i)=fitness(x(i,:),D);
    y(i,:)=x(i,:);
end

pg=x(1,:);                              % pg为全局最优
for i=2:N
    if fitness(x(i,:),D)<fitness(pg,D)
        pg=x(i,:);
    end
end

% 进入主要循环，按照公式一次迭代，直到精度满足要求
for t=1:MaxDT
    for i=1:N
        v(i,:) = w*v(i,:) + c1*rand*(y(i,:)-x(i,:)) + c2*rand*(pg-x(i,:));      % 实现速度的更新
        x(i,:) = x(i,:) + v(i,:);                                               % 实现位置的更新
        if fitness(x(i,:),D) < p(i)                                             % 判断当前位置是否为最优的情况，当不满足时继续更新
            p(i) = fitness(x(i,:),D);
            y(i,:) = x(i,:);
        end
        if p(i) < fitness(pg,D)
            pg = y(i,:);
        end
    end
    Pbest(t) = fitness(pg,D);
end

% 最后从所得到的结果中取出最优解
disp('**********************************************')
disp('函数的全局最优位置为：')
Solution = pg'
disp('最后得到的优化极值为：')
Result = fitness(pg,D)
disp('**********************************************')

请注意，这只是对代码进行了修正，但我无法保证算法本身的正确性。您需要自行验证算法逻辑是否正确以及是否满足您的需求。

对下面代码解释close all clear all clc path1='.\Results_real\'; % path of the testing results imgDir1 = dir([path1 '*.mat']); % get dir of the results n=length(imgDir1); % get size of the testing data for j = 1:n load([path1 imgDir1(j).name]); % read th

代码中的`close all`、`clear all`和`clc`是MATLAB中的命令。

- `close all`关闭当前打开的所有图形窗口。这可以帮助释放内存并清除屏幕上的图形。

- `clear all`清除工作区中的所有变量。这将删除当前工作区中的所有变量，以便您可以从头开始运行代码。

- `clc`清除命令窗口的内容。这将清除命令窗口中的所有文本，以便您可以开始一个新的操作。

接下来的代码片段是用于获取指定文件夹中的.mat文件，并对其进行加载和处理。`path1`变量指定了.mat文件所在的文件夹路径，`imgDir1`使用`dir`函数获取了该文件夹中所有以.mat为后缀的文件的信息。然后，通过循环遍历每个文件，并使用`load`函数加载文件内容。这段代码的目的是读取.mat文件并进行后续操作。