卡尔曼滤波算法 C语言

卡尔曼滤波（Kalman Filter）是一种数学模型，常用于估计动态系统的状态，并通过一系列传感器观测更新预测值。在C语言中实现卡尔曼滤波，通常涉及矩阵运算、线性代数以及一些数值计算。以下是一个简单的步骤概述：

1. **初始化**：创建系统模型矩阵A、测量矩阵H、过程噪声协方差Q、测量噪声协方差R以及初始状态估计x和协方差P。

double A[...], H[...], Q[...], R[...];
double x[...], P[...];

2. **预测阶段**：使用A和P计算出预测的状态和误差协方差。

// 预测
x = Ax;
P = APA' + Q;

3. **更新阶段**：基于传感器测量z，通过K矩阵进行卡尔曼增益计算，并更新状态估计。

// 更新
double K = P * H' / (H * P * H' + R);
x = x + K * (z - Hz);
P = (I - K * H) * P;

这里I是单位矩阵。

4. **循环应用**：在每个时间步重复预测和更新过程，直到达到所需的时间范围或满足停止条件。

注意：这只是一个简化版的概述，实际实现可能需要更多的细节，如处理浮点精度问题、矩阵转置等。并且卡尔曼滤波有多种变体，如扩展卡尔曼滤波（EKF）和 Unscented Kalman Filter (UKF)，选择取决于具体应用场景和数据特性。