间接平差MATLAB代码

间接平差（Indirect Least Squares, ILS）是一种优化方法，常用于处理非线性系统的测量数据，比如在导航、大地测量或姿态估计中。在MATLAB中，可以使用Optimization Toolbox中的工具和自定义算法来实现间接平差。

以下是一个简单的间接平差MATLAB代码示例框架，这只是一个基础框架，实际应用可能需要根据具体模型进行调整：

% 导入所需的库和工具
import Optimization.*

% 定义系统模型（例如卡尔曼滤波器）
function [state, stateNoise] = systemModel(time, state)
    % ... (这里写您的系统动态方程和噪声模型)

end

% 定义观测模型
function observation = observationModel(state, time)
    % ... (这里写您的观测方程)

end

% 初始状态估计
initialState = ...;
initialStateNoise = ...;

% 数据矩阵和残差向量
observations = ...;
predictedObservations = zeros(size(observations));

% 设置迭代参数
options = optimoptions('lsqnonlin', 'Display', 'iter');

% 间接平差求解
[optimizedState, ~, exitflag, output] = lsqnonlin(@(x) residualFunction(x, observations, predictedObservations), initialState, [], [], [], initialStateNoise, options);

% 函数计算残差
function res = residualFunction(state, obs, predObs)
    predictedObs = observationModel(state, ...);
    res = obs - predictedObs; % 计算观测值与预测观测值之间的残差
end

% 输出结果
if exitflag > 0
    fprintf('Optimization converged successfully.\n');
else
    fprintf('Optimization did not converge.\n');
end

% 可能的相关问题