用C语言写gps卡尔曼滤波

以下是一个简单的使用C语言实现GPS卡尔曼滤波的示例代码：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>

#define N 2  // 状态量维度
#define M 1  // 观测量维度

typedef struct {
    double x[N];  // 状态量
    double P[N][N];  // 状态协方差矩阵
    double Q[N][N];  // 状态噪声协方差矩阵
    double R[M][M];  // 观测噪声协方差矩阵
    double K[N][M];  // 卡尔曼增益矩阵
} kalman_filter_t;

void kalman_filter_init(kalman_filter_t *kf)
{
    int i, j;

    // 初始化状态量和状态协方差矩阵
    for (i = 0; i < N; i++) {
        for (j = 0; j < N; j++) {
            kf->P[i][j] = 0.0;
            if (i == j) {
                kf->P[i][j] = 1.0;
            }
        }
        kf->x[i] = 0.0;
    }

    // 初始化状态噪声协方差矩阵
    kf->Q[0][0] = 0.0001;
    kf->Q[0][1] = 0.0;
    kf->Q[1][0] = 0.0;
    kf->Q[1][1] = 0.0001;

    // 初始化观测噪声协方差矩阵
    kf->R[0][0] = 1.0;

    // 初始化卡尔曼增益矩阵
    kf->K[0][0] = 0.0;
    kf->K[0][1] = 0.0;
    kf->K[1][0] = 0.0;
    kf->K[1][1] = 0.0;
}

void kalman_filter_update(kalman_filter_t *kf, double z[M])
{
    int i, j;

    // 预测
    for (i = 0; i < N; i++) {
        kf->x[i] = 0.0;
        for (j = 0; j < N; j++) {
            kf->x[i] += kf->P[i][j] * kf->x[j];
        }
    }

    // 计算卡尔曼增益
    double S = 0.0;
    for (i = 0; i < M; i++) {
        S += kf->R[i][i];
    }
    for (i = 0; i < N; i++) {
        kf->K[i][0] = kf->P[i][0] / (kf->P[0][0] + S);
        kf->K[i][1] = kf->P[i][1] / (kf->P[1][1] + S);
    }

    // 更新状态量和状态协方差矩阵
    for (i = 0; i < N; i++) {
        kf->x[i] += kf->K[i][0] * (z[0] - kf->x[0]);
        kf->x[i] += kf->K[i][1] * (z[0] - kf->x[0]);
        for (j = 0; j < N; j++) {
            kf->P[i][j] -= kf->K[i][0] * kf->P[0][j];
            kf->P[i][j] -= kf->K[i][1] * kf->P[1][j];
        }
    }

    // 预测下一时刻状态量
    for (i = 0; i < N; i++) {
        kf->x[i] += 0.01 * (double)rand() / RAND_MAX;
        for (j = 0; j < N; j++) {
            kf->P[i][j] += kf->Q[i][j];
            kf->P[i][j] += 0.01 * (double)rand() / RAND_MAX;
        }
    }
}

int main()
{
    // 初始化滤波器
    kalman_filter_t kf;
    kalman_filter_init(&kf);

    // 模拟观测值
    double z[M];
    z[0] = 1.0;

    // 进行滤波
    int i;
    for (i = 0; i < 100; i++) {
        kalman_filter_update(&kf, z);
        printf("%lf, %lf\n", kf.x[0], kf.x[1]);
    }

    return 0;
}

在这个示例代码中，我们使用了一个简单的模拟观测值，每次更新都会输出当前的状态量。实际应用中，需要根据GPS接收器接收到的信号进行处理和优化。此外，还需要根据具体的应用场景对状态噪声协方差矩阵、观测噪声协方差矩阵等参数进行调整。