matlab方向观测的三角网的间接平差编程代码

在Matlab中，处理三角网的方向观测间接平差通常涉及到求解包含方向观测误差模型的最小二乘问题。以下是一个简化的示例代码，用于间接平差的基本步骤：

% 定义模型数据
vertices = [x1 y1; x2 y2; ...]; % 三角形顶点坐标矩阵
directions = [dir1; dir2; ...]; % 观测到的方向角向量
position_errors = [e_x1 e_y1; e_x2 e_y2; ...]; % 方位角观测误差

% 创建设计矩阵
H = zeros(size(directions, 1), size(vertices, 1)); % 设计矩阵初始化为零
for i = 1:size(directions, 1)
    H(i,:) = vertices(:,i) - vertices(:,find(vertices(:,1)==directions(i,1))); % 计算单位向量差分
end

% 添加误差模型（例如归一化余弦偏差）
model = H * direction_errors; % 直接模型
residuals = directions - model; % 残差

% 使用Levenberg-Marquardt算法求解最小化残差的权重矩阵W
options = optimoptions('lsqnonlin', 'Algorithm', 'lm');
[x估计, ~] = lsqnonlin(@(theta) norm(residuals + H * theta), zeros(size(position_errors)), options);

% 现在x估计包含了每个顶点的位置修正
estimated_positions = vertices + x估计;

% 查看结果
disp(['估计后的顶点坐标: ', mat2str(estimated_positions)]);