给定观测值,以及平差后所求得得测角中误差,如何用matlab对其实现精度评定
时间: 2024-02-26 20:55:35 浏览: 32
在MATLAB中,可以使用统计工具箱中的函数来计算测角中误差(Angular Error)和精度评定指标。以下是一些可能有用的函数:
1. std:计算样本标准差,用于计算测角中误差。
2. mean:计算样本均值,用于计算测角中误差。
3. tinv:计算T分布的反函数,用于计算置信区间。
4. chi2inv:计算卡方分布的反函数,用于计算置信区间。
5. norminv:计算正态分布的反函数,用于计算置信区间。
首先,计算测角中误差,可以使用以下公式:
Angular Error = std(observations) / sqrt(n),其中n为样本数量。
然后,可以使用置信区间来评估测角中误差的精度。置信区间可以使用以下公式计算:
Lower Bound = mean(observations) - tinv(alpha/2, n-1) * std(observations) / sqrt(n)
Upper Bound = mean(observations) + tinv(alpha/2, n-1) * std(observations) / sqrt(n)
其中,alpha为置信水平,通常取0.95或0.99。
最后,可以计算精度评定指标,例如平均误差、均方根误差等等,以进一步评估测量的精度。这些指标可以使用MATLAB中的函数计算,例如mean、rms等等。
相关问题
若Li是观测值(i=1,2,3,...,n),且已知测角中误差,如何用matlab对上述实现精度评定
对于测角中误差已知的情况,可以采用误差椭圆法进行精度评定。具体操作步骤如下:
1. 根据测角中误差计算出误差椭圆的长轴半径和短轴半径。
2. 将Li代入误差椭圆方程,得到误差椭圆上的点坐标。
3. 计算误差椭圆上的点到观测值的距离,得到误差。
4. 根据误差的大小,判断观测值的精度是否符合要求。
在Matlab中,可以采用以下代码实现上述操作:
1. 计算误差椭圆的长轴半径和短轴半径:
```matlab
a = 2 * sigma; % 长轴半径
b = 2 * sigma / tan(Li); % 短轴半径
```
其中,sigma为测角中误差,Li为观测值。
2. 计算误差椭圆上的点坐标:
```matlab
t = linspace(0, 2 * pi, 100); % 生成100个角度
x = a * cos(t); % x坐标
y = b * sin(t); % y坐标
```
3. 计算误差椭圆上的点到观测值的距离:
```matlab
d = sqrt((x - Li)^2 + y^2); % 距离
```
4. 判断观测值的精度是否符合要求:
根据精度要求设定一个阈值,如果误差小于阈值,则判断为精度符合要求,否则不符合。
以上就是利用Matlab实现测角精度评定的方法。
matlab测角网平差代码m文件
以下是一个简单的 Matlab 测角网平差代码:
```matlab
% 输入数据
n = 5; % 观测点的数量
m = 10; % 观测角的数量
d = [10, 20, 30, 40, 50]; % 观测点的坐标
a = [pi/6, pi/4, pi/3, pi/2, 2*pi/3, 3*pi/4, 5*pi/6, pi, 7*pi/6, 5*pi/4]; % 观测角度
% 构造 A 矩阵和 L 向量
A = zeros(m, n);
L = zeros(m, 1);
for k = 1:m
i = ceil(k/2); % 观测点编号
j = mod(k+1, 2) + 1; % 观测点的横纵坐标(x=1,y=2)
if mod(k, 2) == 1 % 观测角度为正
A(k, i) = 1;
A(k, j) = -tan(a(k));
L(k) = d(i)*tan(a(k));
else % 观测角度为负
A(k, i) = -1;
A(k, j) = tan(a(k));
L(k) = d(i)*tan(a(k));
end
end
% 计算平差结果
x = inv(A'*A)*A'*L;
% 输出结果
disp('观测点坐标:');
disp([d', x']);
```
该代码实现了一个基本的测角网平差算法,可以通过输入观测点的数量、观测角的数量、观测点的坐标和观测角度来计算出每个观测点的坐标。注意,该代码没有进行异常值检测和精度分析,仅供参考。