vold-kalman滤波代码
时间: 2023-07-09 18:51:38 浏览: 57
以下是一个基于C++的Vold-Kalman滤波器的代码示例:
```c++
#include <iostream>
#include <vector>
#include <eigen3/Eigen/Dense>
using namespace Eigen;
int main() {
// 初始化变量和参数
int n = 2; // 状态维度
int m = 1; // 观测维度
double dt = 0.1; // 时间间隔
Matrix<double, 2, 2> A; // 系统矩阵
A << 1, dt,
0, 1;
Matrix<double, 1, 2> H; // 观测矩阵
H << 1, 0;
Matrix<double, 2, 2> Q; // 系统噪声协方差矩阵
Q << 1, 0,
0, 1;
Matrix<double, 1, 1> R; // 观测噪声协方差矩阵
R << 1;
Matrix<double, 2, 2> P; // 状态协方差矩阵
P << 1, 0,
0, 1;
Matrix<double, 2, 1> x; // 状态向量
x << 0, 0;
Matrix<double, 1, 1> z; // 观测向量
z << 0;
// 模拟数据
int num_samples = 100;
std::vector<double> true_pos(num_samples);
std::vector<double> measured_pos(num_samples);
std::vector<double> filtered_pos(num_samples);
double v = 1;
true_pos[0] = 0;
measured_pos[0] = true_pos[0] + sqrt(R(0, 0)) * randn();
filtered_pos[0] = measured_pos[0];
for (int i = 1; i < num_samples; i++) {
true_pos[i] = true_pos[i-1] + v * dt;
measured_pos[i] = true_pos[i] + sqrt(R(0, 0)) * randn();
// 预测
x = A * x;
P = A * P * A.transpose() + Q;
// 更新
z << measured_pos[i];
Matrix<double, 1, 1> y = z - H * x;
Matrix<double, 1, 2> S = H * P * H.transpose() + R;
Matrix<double, 2, 1> K = P * H.transpose() * S.inverse();
x = x + K * y;
P = (Matrix<double, 2, 2>::Identity() - K * H) * P;
filtered_pos[i] = x(0, 0);
}
// 输出结果
for (int i = 0; i < num_samples; i++) {
std::cout << "True position: " << true_pos[i] << ", "
<< "Measured position: " << measured_pos[i] << ", "
<< "Filtered position: " << filtered_pos[i] << std::endl;
}
return 0;
}
```
其中,`randn()` 是一个标准正态分布随机数生成函数,可以使用 C++11 中的 `<random>` 库实现。