写一个方位俯仰两轴目标跟踪kalman滤波C语言代码
时间: 2024-03-25 18:40:51 浏览: 19
以下是一个简单的方位俯仰两轴目标跟踪kalman滤波C语言代码,仅供参考:
```c
#include <stdio.h>
#define PI 3.14159265358979323846
// Kalman filter variables
float x_hat[2] = {0.0, 0.0}; // initial state estimate
float P[2][2] = {{1.0, 0.0}, {0.0, 1.0}}; // initial state covariance
float Q[2][2] = {{0.01, 0.0}, {0.0, 0.01}}; // process noise covariance
float R[2][2] = {{0.1, 0.0}, {0.0, 0.1}}; // measurement noise covariance
float K[2][2]; // Kalman gain
// Sensor measurements
float z[2] = {0.0, 0.0}; // initial measurement
// Target position and velocity
float x[2] = {0.0, 0.0}; // initial position
float v[2] = {0.0, 0.0}; // initial velocity
// Constants
float dt = 0.01; // time step
float g = 9.81; // acceleration due to gravity
float m = 1.0; // mass of target
// Helper functions
float deg2rad(float deg) {
return deg * PI / 180.0;
}
float rad2deg(float rad) {
return rad * 180.0 / PI;
}
void update(float phi, float theta) {
// Prediction step
x[0] = x_hat[0] + dt * x_hat[1];
x[1] = x_hat[1] - dt * (g/m)*sin(theta);
P[0][0] = P[0][0] + dt*(P[0][1] + P[1][0]) + dt*dt*P[1][1] + Q[0][0];
P[0][1] = P[0][1] + dt*P[1][1];
P[1][0] = P[1][0] + dt*P[1][1];
P[1][1] = P[1][1] + Q[1][1];
// Update step
z[0] = phi;
z[1] = theta;
K[0][0] = P[0][0] / (P[0][0] + R[0][0]);
K[0][1] = P[0][1] / (P[0][0] + R[0][0]);
K[1][0] = P[1][0] / (P[0][0] + R[0][0]);
K[1][1] = P[1][1] / (P[0][0] + R[0][0]);
x_hat[0] = x[0] + K[0][0]*(z[0] - x[0]) + K[0][1]*(z[1] - x[1]);
x_hat[1] = x[1] + K[1][0]*(z[0] - x[0]) + K[1][1]*(z[1] - x[1]);
P[0][0] = (1 - K[0][0]) * P[0][0];
P[0][1] = (1 - K[0][1]) * P[0][1];
P[1][0] = (1 - K[1][0]) * P[1][0];
P[1][1] = (1 - K[1][1]) * P[1][1];
}
int main() {
float phi, theta;
// Simulate measurements
for (int i = 0; i < 100; i++) {
phi = deg2rad(10.0*sin(2*PI*0.1*i));
theta = deg2rad(5.0*cos(2*PI*0.05*i));
update(phi, theta);
printf("x_hat = [%f, %f]\n", x_hat[0], x_hat[1]);
}
return 0;
}
```
其中,`x_hat` 表示状态估计量,`P` 表示状态协方差矩阵,`Q` 表示过程噪声协方差矩阵,`R` 表示观测噪声协方差矩阵,`K` 表示Kalman增益矩阵,`z` 表示传感器测量值,`x` 和 `v` 分别表示目标的位置和速度,`dt` 表示时间步长,`g` 表示重力加速度,`m` 表示目标质量。`update()` 函数实现了Kalman滤波算法的预测和更新步骤。在 `main()` 函数中,我们模拟了100个时间步长的传感器测量值,并将状态估计量输出到控制台上。