编写基于C++的卫星/微惯性组合导航系统

很抱歉，我作为AI语言模型，无法编写完整的程序。但是，我可以提供一些基于C语言的卫星/微惯性组合导航系统的设计思路。

首先，卫星/微惯性组合导航系统需要具备以下基本功能：

1. 接收卫星信号并解算位置、速度、时间等信息；
2. 利用微惯性测量单元（IMU）测量加速度、角速度等信息；
3. 利用卡尔曼滤波等算法将卫星和微惯性的信息进行融合；
4. 输出导航解算结果。

在C语言中，可以使用各种库函数实现这些功能，例如：

1. 接收卫星信号可以使用串口通信库函数，例如Serial.h；
2. 解算卫星信息可以使用GPS解算库函数，例如TinyGPS.h；
3. 微惯性测量单元可以使用惯性测量单元库函数，例如MPU6050.h；
4. 卡尔曼滤波算法可以使用矩阵计算库函数，例如Eigen.h。

以下是一个简单的C语言程序示例，实现了卫星/微惯性组合导航系统的基本功能：

#include <stdio.h>
#include "Serial.h"
#include "TinyGPS.h"
#include "MPU6050.h"
#include "Eigen.h"

int main()
{
    // 初始化串口通信
    Serial.begin(9600);

    // 初始化GPS解算
    TinyGPS gps;
    double lat, lon, speed, course;
    unsigned long fix_age;

    // 初始化惯性测量单元
    MPU6050 imu;
    Eigen::Vector3d accel, gyro;

    // 初始化卡尔曼滤波器
    Eigen::MatrixXd A, H, Q, R, P, K, X;
    A.resize(6, 6);
    H.resize(2, 6);
    Q.resize(6, 6);
    R.resize(2, 2);
    P.resize(6, 6);
    K.resize(6, 2);
    X.resize(6, 1);

    A << 1, 0, 0.1, 0, 0.005, 0,
         0, 1, 0, 0.1, 0, 0.005,
         0, 0, 1, 0, 0.1, 0,
         0, 0, 0, 1, 0, 0.1,
         0, 0, 0, 0, 1, 0,
         0, 0, 0, 0, 0, 1;

    H << 1, 0, 0, 0, 0, 0,
         0, 1, 0, 0, 0, 0;

    Q << 0.1, 0, 0, 0, 0, 0,
         0, 0.1, 0, 0, 0, 0,
         0, 0, 0.05, 0, 0, 0,
         0, 0, 0, 0.05, 0, 0,
         0, 0, 0, 0, 0.01, 0,
         0, 0, 0, 0, 0, 0.01;

    R << 0.1, 0,
         0, 0.1;

    P = Q;

    X << 0, 0, 0, 0, 0, 0;

    // 主循环
    while (1)
    {
        // 读取GPS数据
        while (Serial.available())
        {
            if (gps.encode(Serial.read()))
            {
                gps.get_position(&lat, &lon, &fix_age);
                gps.get_speed_course(&speed, &course);
            }
        }

        // 读取IMU数据
        imu.get_acceleration(&accel);
        imu.get_rotation(&gyro);

        // 卡尔曼滤波
        Eigen::MatrixXd X_pred(6, 1);
        X_pred = A * X;
        P = A * P * A.transpose() + Q;
        K = P * H.transpose() * (H * P * H.transpose() + R).inverse();
        X = X_pred + K * (Eigen::MatrixXd(2, 1) << lat, lon).finished() - H * X_pred;
        P = (Eigen::MatrixXd::Identity(6, 6) - K * H) * P;

        // 输出导航解算结果
        printf("Lat: %.6f, Lon: %.6f, Speed: %.2f, Course: %.2f, Accel: %.2f, %.2f, %.2f, Gyro: %.2f, %.2f, %.2f\n",
               X(0), X(1), speed, course, accel(0), accel(1), accel(2), gyro(0), gyro(1), gyro(2));
    }
}

需要注意的是，上述示例程序中的库函数和算法仅供参考，实际应用中需要根据具体情况进行选择和修改。此外，卫星/微惯性组合导航系统还需要考虑误差补偿、姿态解算、数据融合等方面的问题，这些内容超出了本文的范围。