matlab附合导线的间接平差编程代码

MATLAB是一种强大的数值计算工具，用于处理各种数学问题，包括在测量学领域进行数据平差。在进行附合导线的间接平差时，你需要编写特定的算法来估计未知点的位置和相关的误差参数。这里提供一个简单的间接平差模型的伪代码概述：

% 假设已知观测值、导线节点坐标和方向角
observed_distances = ...; % 测量到各边的距离
observed_angles = ...;   % 测量到各边的角度

% 导线节点坐标
node_positions = [x1 y1; x2 y2; ...]; % 第一个节点作为起始点

% 定义中间向量矩阵 H 和残差向量 r
H = zeros(num_nodes - 1, 1);

for i = 2:num_nodes
    dx = node_positions(i,:) - node_positions(i-1,:);
    H(i,:) = [dx(2), -dx(1)]; % 对应于距离和角度方程
    % 方程：sqrt(dx(1)^2 + dx(2)^2) = observed_distances(i)
    % 或者：atan2(dx(2), dx(1)) ≈ observed_angles(i)
    r(i) = norm(dx) - 1);

% 使用 levenberg-marquardt 算法求解最小化残差的参数
solution = lsqcurvefit(@residual_function, initial_guess, H', r', W);

% 函数 residual_function 定义了对数似然函数或其他适合的数据拟合形式
function res = residual_function(params, H, r)
    % 将 params 转换为实际位置变化
    pos_changes = params;
    
    % 更新节点位置，并计算新的观测值
    estimated_positions = node_positions + H * pos_changes;
    
    % 计算新的残差
    res = sqrt(diff(estimated_positions(:,1).^2 + diff(estimated_positions(:,2).^2)) - observed_distances');
end

% 解决后的结果
estimated_node_positions = node_positions + solution.x;