用C++实现RTK过滤算法

以下是一个简单的C++实现RTK过滤算法的示例代码：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <Eigen/Dense>

using namespace std;
using namespace Eigen;

// 定义卡尔曼滤波器
class KalmanFilter {
public:
    KalmanFilter(MatrixXd& A, MatrixXd& B, MatrixXd& C, MatrixXd& Q, MatrixXd& R) {
        this->A = A;
        this->B = B;
        this->C = C;
        this->Q = Q;
        this->R = R;
        this->P = MatrixXd::Zero(A.rows(), A.cols());
        this->x = VectorXd::Zero(A.rows());
    }

    void update(VectorXd& y) {
        // 预测
        x_ = A * x + B * u_;
        P_ = A * P * A.transpose() + Q;

        // 更新
        K_ = P_ * C.transpose() * (C * P_ * C.transpose() + R).inverse();
        x = x_ + K_ * (y - C * x_);
        P = (MatrixXd::Identity(P.rows(), P.cols()) - K_ * C) * P_;
    }

private:
    MatrixXd A; // 状态转移矩阵
    MatrixXd B; // 输入矩阵
    MatrixXd C; // 观测矩阵
    MatrixXd Q; // 状态噪声协方差矩阵
    MatrixXd R; // 观测噪声协方差矩阵
    MatrixXd P; // 状态估计协方差矩阵
    VectorXd x; // 状态估计向量
    VectorXd u_; // 输入向量
    VectorXd x_; // 预测状态估计向量
    MatrixXd P_; // 预测状态估计协方差矩阵
    MatrixXd K_; // 卡尔曼增益矩阵
};

// 定义观测函数
VectorXd obsFunc(VectorXd& x) {
    VectorXd y(1);
    y << x(0);
    return y;
}

int main() {
    // 定义系统模型
    MatrixXd A(1, 1);
    A << 1;
    MatrixXd B(1, 1);
    B << 0;
    MatrixXd C(1, 1);
    C << 1;
    MatrixXd Q(1, 1);
    Q << 1;
    MatrixXd R(1, 1);
    R << 1;

    // 初始化卡尔曼滤波器
    KalmanFilter kf(A, B, C, Q, R);

    // 模拟数据
    int n = 100;
    VectorXd x(n);
    x(0) = 10;
    vector<double> z = {10.6, 11.2, 11.8, 12.4, 13.0, 13.6, 14.2, 14.8, 15.4, 16.0};

    // 进行滤波
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        kf.update(obsFunc(x));
        if (i % 10 == 0) {
            x(i) = z[i / 10];
        } else {
            x(i) = x(i - 1) + 0.05;
        }
    }

    // 输出滤波结果
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        cout << "x[" << i << "] = " << x(i) << ", filtered x[" << i << "] = " << kf.x(0) << endl;
    }

    return 0;
}

该示例代码中，我们定义了一个简单的一维系统模型，并使用KalmanFilter类来实现卡尔曼滤波。在模拟数据时，我们假设每隔10个时间步就进行一次观测，其余时间步中状态向量按照一定的规律进行变化。最后，我们输出了滤波结果。需要注意的是，在实际应用中，需要根据具体情况进行模型设计和参数调整。