2024年4月15日发(作者：)
c++ 一阶卡尔曼滤波
卡尔曼滤波器是一种用于估计系统状态的强大滤波器，尤其在有
噪声的测量数据和系统动态变化的情况下表现出色。一阶卡尔曼滤波
器用于处理系统具有一阶动态性质的情况。以下是一个简单的 C++
实现示例，其中假设你正在实现一维的状态估计。
#include
class KalmanFilter {
public:
KalmanFilter(double
initial_error,
measurement_noise)
: estimate(initial_estimate),
double
initial_estimate,
process_noise,
double
double
error(initial_error), Q(process_noise), R(measurement_noise)
{}
void predict() {
// 预测状态
estimate = estimate;
// 预测误差
error = error + Q;
}
1 / 4
void update(double measurement) {
// 计算卡尔曼增益
double K = error / (error + R);
// 更新状态估计
estimate = estimate + K *
estimate);
// 更新误差估计
error = (1 - K) * error;
}
double getEstimate() const {
return estimate;
}
private:
double estimate; // 状态估计
double error; // 误差估计
double Q; // 过程噪声协方差
double R; // 测量噪声协方差
};
2 / 4
- (measurement
int main() {
// 初始化卡尔曼滤波器
KalmanFilter kf(0, 1, 0.1, 0.1);
// 模拟时间步
for (int i = 0; i < 10; ++i) {
// 预测
t();
// 生成模拟测量值（假设真实值是2）
double true_value = 2.0;
double measurement_noise = 0.5 * ((rand() % 1000)
/ 1000.0 - 0.5); // 模拟测量噪声
double
measurement_noise;
// 更新
(measurement);
// 打印当前估计值
std::cout << "Step " << i + 1 << ": Estimated =
" << imate() << std::endl;
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measurement = true_value +
}
return 0;
}
这个示例中，KalmanFilter 类包含了预测和更新步骤。在主函
数中，我们模拟了一个系统，该系统的真实状态是常数2，但我们的
测量受到一些噪声的影响。卡尔曼滤波器通过预测和更新步骤估计真
实状态，并输出每个时间步的估计值。请注意，这是一个简化的例子，
实际应用可能需要更复杂的模型和参数调整。
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