globk卡尔曼滤波、平差流程及相关公式,特别是解算哪些状态量

globk卡尔曼滤波、平差流程及相关公式,特别是解算哪些状态
量
GLObal Kalman (GLOBK) 是一种经典的卡尔曼滤波技术，用于对全球定位系统（GPS）观测数据进行精确的平差和解算。

它可以估计包括位置、速度、钟差、大气延迟等在内的多种状态量。

GLOBK的平差流程一般分为以下几个步骤：
1. 预处理：对GPS观测数据进行预处理，包括剔除异常值、修正电离层延迟等。

2. 初始状态估计：使用初始条件估计状态向量的初始值，包括位置、速度、钟差等。

3. 状态预测：根据系统的动态模型，通过预测状态转移矩阵和过程噪声协方差矩阵，预测下一个时刻的状态向量。

4. 观测更新：根据GPS观测数据和测量模型，计算观测矩阵和测量噪声协方差矩阵，并通过卡尔曼增益对状态向量进行更新。

5. 迭代优化：通过迭代更新步骤3和4，直到满足收敛条件为止，得到最优的状态估计结果。

相关公式包括：
1. 状态预测公式：
X(k+1|k) = F(k) * X(k|k) + G(k) * w(k)
其中，X(k+1|k)是下一个时刻的状态向量的预测值，X(k|k)是当前时刻的状态向量的估计值，F(k)是状态转移矩阵，G(k)是过程噪声协方差矩阵，w(k)是过程噪声。

2. 观测更新公式：
X(k|k) = X(k|k-1) + K(k) * (Y(k) - H(k) * X(k|k-1))
其中，X(k|k)是当前时刻状态向量的估计值，K(k)是卡尔曼增益，Y(k)是GPS观测数据，H(k)是观测矩阵。

解算的状态量包括位置、速度、钟差等。

通过卡尔曼滤波，可以准确估计这些状态量，并提供相应的协方差矩阵用于评估其精度。