用C语言写一个方位俯仰两轴跟踪kalman滤波算法

以下是一个简单的基于Kalman滤波的方位俯仰两轴跟踪算法的C语言实现，仅供参考：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>

// 常数定义
const float Q = 0.001;  // 系统噪声协方差
const float R = 0.1;    // 测量噪声协方差
const float dt = 0.01;  // 采样时间间隔

// 定义Kalman滤波器结构体
typedef struct {
    float x_hat;  // 状态估计值
    float P;      // 估计误差协方差
    float Q;      // 系统噪声协方差
    float R;      // 测量噪声协方差
    float K;      // Kalman增益
} KalmanFilter;

// 初始化Kalman滤波器
void initKalmanFilter(KalmanFilter *kf, float x_init, float P_init) {
    kf->x_hat = x_init;
    kf->P = P_init;
    kf->Q = Q;
    kf->R = R;
    kf->K = 0.0;
}

// 更新Kalman滤波器
void updateKalmanFilter(KalmanFilter *kf, float z) {
    // 预测
    float x_hat_minus = kf->x_hat;
    float P_minus = kf->P + kf->Q;

    // 更新
    kf->K = P_minus / (P_minus + kf->R);
    kf->x_hat = x_hat_minus + kf->K * (z - x_hat_minus);
    kf->P = (1 - kf->K) * P_minus;
}

int main() {
    // 初始化Kalman滤波器
    KalmanFilter kf_roll, kf_pitch;
    initKalmanFilter(&kf_roll, 0.0, 1.0);
    initKalmanFilter(&kf_pitch, 0.0, 1.0);

    // 模拟输入数据
    float roll = 0.0;
    float pitch = 0.0;
    float roll_rate = 10.0;
    float pitch_rate = 5.0;
    float roll_acc = 0.0;
    float pitch_acc = 0.0;

    // 模拟采样
    for (int i = 0; i < 1000; i++) {
        // 计算真实值
        roll += roll_rate * dt + 0.5 * roll_acc * dt * dt;
        pitch += pitch_rate * dt + 0.5 * pitch_acc * dt * dt;
        roll_rate += roll_acc * dt;
        pitch_rate += pitch_acc * dt;

        // 添加高斯噪声
        float roll_z = roll + 0.1 * ((float)rand() / RAND_MAX - 0.5);
        float pitch_z = pitch + 0.1 * ((float)rand() / RAND_MAX - 0.5);

        // 更新Kalman滤波器
        updateKalmanFilter(&kf_roll, roll_z);
        updateKalmanFilter(&kf_pitch, pitch_z);

        // 控制器计算
        float roll_error = 0.0 - kf_roll.x_hat;
        float pitch_error = 0.0 - kf_pitch.x_hat;
        float roll_cmd = roll_error * 0.1;
        float pitch_cmd = pitch_error * 0.1;

        // 输出结果
        printf("%f, %f, %f, %f, %f, %f, %f, %f\n", roll, pitch, roll_rate, pitch_rate, roll_acc, pitch_acc, roll_cmd, pitch_cmd);
    }

    return 0;
}

上述代码实现了基于Kalman滤波的方位俯仰两轴跟踪算法，包括初始化、更新、控制等功能。程序中模拟了一个简单的物理系统，每个时间步长计算出真实值，并添加高斯噪声，然后用Kalman滤波器进行估计和校正，最后计算出控制指令，输出结果。需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际应用时需要根据具体的系统和传感器进行调整和优化。