已知五个卫星坐标及参数，测站坐标初始值已知，用matlab写出伪距单点定位的代码

以下是基于Matlab实现的伪距单点定位的代码示例：

% 假设已知五个卫星的位置和伪距观测值
sat_pos = [-2694683.4, -4293644.3, 3857878.9;
           -1429766.4,  6062633.6, 1788582.8;
            6751670.9,   868829.9,  1008467.8;
            7123957.8,  1032002.6, -2271932.8;
           -1934926.1, -4905789.6, 3754934.7];
range = [24241293.5, 23830023.4, 25379843.2, 26504246.1, 25237244.6];

% 假设初始的测站坐标为
pos = [-2787000, 4672000, 3060000];

% 定义误差函数
fun = @(x) sat_range_error(x, sat_pos, range);

% 使用fminsearch函数求解误差函数的最小值，即测站位置的估计值
pos_estimate = fminsearch(fun, pos);

% 显示结果
disp('测站位置的估计值为：');
disp(pos_estimate);

% 定义误差函数的实现
function err = sat_range_error(x, sat_pos, range)
    % 计算测站到卫星的距离
    dist = sqrt(sum((sat_pos - x).^2, 2));
    % 计算预测的伪距观测值
    pred_range = dist + x(4);
    % 计算预测伪距观测值与实际伪距观测值之间的误差
    err = sum((pred_range - range).^2);
end

上述代码中，首先定义了五个卫星的位置和伪距观测值，以及初始的测站坐标。然后，使用fminsearch函数求解误差函数的最小值，即测站位置的估计值。在误差函数中，通过计算测站到卫星的距离，预测伪距观测值，并计算预测伪距观测值与实际伪距观测值之间的误差。最终，输出测站位置的估计值。需要注意的是，由于伪距单点定位算法存在多个局部最小值，因此需要多次尝试不同的初始值来得到更准确的估计结果。