用 C语言写一个卡尔曼滤波器代码

卡尔曼滤波器是一种用于估计动态系统状态的数学模型，它结合了测量数据和系统的动态模型，常用于导航、控制系统等领域。在C语言中编写完整的卡尔曼滤波器代码会比较复杂，因为涉及到矩阵运算、递归算法以及一些概率统计知识。这里提供一个简化版的卡尔曼滤波器的基本结构示例，主要包括预测步（Predict step）和更新步（Update step）。请注意，这只是一个简化的框架，并未包含全部细节，如误差方程、增益计算等，实际应用需要更详细的实现。

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

// 定义卡尔曼滤波器核心参数
struct KalmanFilter {
    double A; // 状态转移矩阵
    double H; // 测量矩阵
    double P; // 预测误差协方差
    double K; // 滤波增益
    double x; // 当前状态估计
    double z; // 测量值
};

void kalman_predict(struct KalmanFilter *kf) {
    kf->x = kf->A * kf->x; // 状态转移
    kf->P = kf->A * kf->P * kf->A' + kf->Q; // 转移后的误差协方差
}

void kalman_update(struct KalmanFilter *kf, double measurement) {
    double I = /* identity matrix */;
    double S = kf->H * kf->P * kf->H' + kf->R; // 信息增益矩阵
    kf->K = kf->P * kf->H' * inv(S); // 滤波增益

    kf->x = kf->x + kf->K * (measurement - kf->H * kf->x); // 更新状态估计
    kf->P = (I - kf->K * kf->H) * kf->P; // 更新误差协方差
}

// 示例主函数
int main() {
    // 初始化kalman_filter参数...
    struct KalmanFilter kf;

    // 假设有一些输入数据和测量值...
    for (int i = 0; i < num_iterations; ++i) {
        kalman_predict(&kf);
        // 获取测量值并进行更新
        kf.z = get_measurement(i);
        kalman_update(&kf, kf.z);
        // ...进行其他处理...
    }

    return 0;
}