sage-husa卡尔曼算法c代码实现

时间: 2024-05-14 13:17:58 浏览: 148
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卡尔曼算法C语言实现

以下是基于SAGE-HUSA算法的卡尔曼滤波器的C代码实现: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> #define DIM 2 // 状态空间模型 double A[DIM][DIM] = {{1, 1}, {0, 1}}; double H[DIM] = {1, 0}; double Q[DIM][DIM] = {{0.01, 0}, {0, 0.01}}; double R = 0.1; double x_hat[DIM] = {0}; double P[DIM][DIM] = {{1000, 0}, {0, 1000}}; // SAGE-HUSA算法参数 double alpha = 0.99; double beta = 0.5; double gamma = 0.5; double delta = 0.5; // 生成高斯随机数 double gaussrand() { static double V1, V2, S; static int phase = 0; double X; if (phase == 0) { do { double U1 = (double) rand() / RAND_MAX; double U2 = (double) rand() / RAND_MAX; V1 = 2 * U1 - 1; V2 = 2 * U2 - 1; S = V1 * V1 + V2 * V2; } while (S >= 1 || S == 0); X = V1 * sqrt(-2 * log(S) / S); } else { X = V2 * sqrt(-2 * log(S) / S); } phase = 1 - phase; return X; } int main() { int i, j; double y, K[DIM], S; double x_predict[DIM], P_predict[DIM][DIM], P_update[DIM][DIM]; for (i = 0; i < 100; i++) { // 生成观测值 y = H[0] * x_hat[0] + H[1] * x_hat[1] + gaussrand() * sqrt(R); // 预测值 for (j = 0; j < DIM; j++) { x_predict[j] = A[j][0] * x_hat[0] + A[j][1] * x_hat[1]; } for (j = 0; j < DIM; j++) { x_hat[j] = x_predict[j]; } // 更新P值 for (j = 0; j < DIM; j++) { for (int k = 0; k < DIM; k++) { P_predict[j][k] = A[j][0] * P[0][k] + A[j][1] * P[1][k]; } } for (j = 0; j < DIM; j++) { for (int k = 0; k < DIM; k++) { P[j][k] = P_predict[j][k] + Q[j][k]; } } // 计算S值 S = H[0] * P[0][0] * H[0] + R; // 计算Kalman增益 K[0] = P[0][0] * H[0] / S; K[1] = P[1][0] * H[0] / S; // 更新状态值 x_hat[0] = x_hat[0] + K[0] * (y - H[0] * x_hat[0]); x_hat[1] = x_hat[1] + K[1] * (y - H[0] * x_hat[0]); // 更新P值 P_update[0][0] = (1 - K[0] * H[0]) * P[0][0] - K[0] * H[1] * P[1][0]; P_update[0][1] = (1 - K[0] * H[0]) * P[0][1] - K[0] * H[1] * P[1][1]; P_update[1][0] = (1 - K[1] * H[0]) * P[1][0] - K[1] * H[1] * P[1][0]; P_update[1][1] = (1 - K[1] * H[0]) * P[1][1] - K[1] * H[1] * P[1][1]; P[0][0] = alpha * P_update[0][0] + beta * Q[0][0] + gamma * K[0] * H[0] * P[0][0] + delta * K[0] * H[1] * P[1][0]; P[0][1] = alpha * P_update[0][1] + beta * Q[0][1] + gamma * K[0] * H[0] * P[0][1] + delta * K[0] * H[1] * P[1][1]; P[1][0] = alpha * P_update[1][0] + beta * Q[1][0] + gamma * K[1] * H[0] * P[0][0] + delta * K[1] * H[1] * P[1][0]; P[1][1] = alpha * P_update[1][1] + beta * Q[1][1] + gamma * K[1] * H[0] * P[0][1] + delta * K[1] * H[1] * P[1][1]; printf("%lf\n", x_hat[0]); } return 0; } ``` 其中,高斯随机数生成函数 `gaussrand()` 参考了以下代码: ```c double gaussrand() { static double V1, V2, S; static int phase = 0; double X; if (phase == 0) { do { double U1 = (double) rand() / RAND_MAX; double U2 = (double) rand() / RAND_MAX; V1 = 2 * U1 - 1; V2 = 2 * U2 - 1; S = V1 * V1 + V2 * V2; } while (S >= 1 || S == 0); X = V1 * sqrt(-2 * log(S) / S); } else { X = V2 * sqrt(-2 * log(S) / S); } phase = 1 - phase; return X; } ``` 使用时,可以根据实际情况修改状态空间模型和算法参数。
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