假设有三个可以测量航向角的传感器 A 、 B和C，通过联邦卡尔曼滤波器来融合各自的估计结果。在每个时间步骤中，三个传感器分别执行局部卡尔曼滤波器的预测和更新步骤，然后将结果传递给全局融合器。全局融合器通过加权平均来融合三个局部滤波器的结果，得到更准确的状态估计。你可以给出相应的c语言程序么

以下是一个简单的 C 语言程序，用于融合三个卡尔曼滤波器的测量结果，其中使用了加权平均值来融合结果。

#include <stdio.h>

// 卡尔曼滤波器的状态变量和参数
float x = 0; // 状态估计值
float p = 0; // 估计协方差
float q = 0.1; // 过程噪声方差
float r = 0.5; // 测量噪声方差

// 三个传感器的测量值
float a = 1;
float b = 2;
float c = 3;

// 加权平均值
float weight_a = 0.3;
float weight_b = 0.4;
float weight_c = 0.3;

// 局部卡尔曼滤波器的预测和更新步骤
void predict_update(float z) {
  // 预测
  x = x;
  p = p + q;
  
  // 更新
  float k = p / (p + r);
  x = x + k * (z - x);
  p = (1 - k) * p;
}

// 全局融合器
float fused_estimate() {
  float estimate = weight_a * x + weight_b * x + weight_c * x;
  return estimate;
}

int main() {
  // 对每个传感器执行局部卡尔曼滤波器的预测和更新步骤
  predict_update(a);
  predict_update(b);
  predict_update(c);
  
  // 使用加权平均值来融合三个局部滤波器的结果
  float estimate = fused_estimate();
  
  // 输出融合结果
  printf("Fused estimate: %f\n", estimate);
  
  return 0;
}

请注意，此程序仅用于演示目的。实际应用中，应该根据具体情况进行调整和优化。