已知部分航迹，用匈牙利算法HM可以匹配剩下的点的经度纬度确定此点属于哪个航迹吗，如果能，请给出原理，以及matlab代码并注释

匈牙利算法（Hungarian Algorithm），也称为莫尔投票法（Munkres Algorithm），通常用于解决线性规划的问题，特别是在求解分配问题上非常有效，比如任务分配、资源调度等。在这种场景下，它也可以用于匹配未标注的航迹点到已知航迹上，通过最小化成本或距离来找到最佳匹配。

在您的情况中，假设我们有一组已知航迹点（坐标对）和一组待匹配的未知点。我们可以将这个问题看作是一个配对问题，其中每个未知点需要被分配给一个最接近的已知点，使得总的匹配误差（如欧几里得距离）最小。这可以通过构建一个代价矩阵来表示，行代表已知点，列代表未知点，矩阵的元素值是两点之间的距离或其他相关的评估标准。

以下是使用MATLAB实现的简要步骤：

% 假设已知航迹点数据存储在knownPoints结构体数组中，每个元素包含经纬度；
% 待匹配点数据存储在unknownPoints矩阵中，每一行是一条新的航迹点

% 创建一个空的成本矩阵，size(row, col) = knownPoints.length * unknownPoints.length
costMatrix = zeros(length(knownPoints), length(unknownPoints));

% 计算所有已知点和未知点间的距离并将结果填充到costMatrix
for i = 1:length(knownPoints)
    for j = 1:length(unknownPoints)
        % 使用Haversine公式计算两点间的距离（仅作为示例）
        distance = haversineDistance(knownPoints(i).longitude, knownPoints(i).latitude, unknownPoints(j, 1), unknownPoints(j, 2));
        costMatrix(i,j) = distance;
    end
end

% 匈牙利算法（使用matlab的'linprog'函数，因为其内部封装了匈牙利算法）
matching = linprog(-ones(size(costMatrix, 1), 1), [], [], costMatrix');

% 匹配结果显示在matching变量中，每个元素对应一个未知点的索引，指示它应该被分配到哪个已知航迹
matchedUnknowns = matching(:, 2); % 第二列是索引，第一列是权重，这里只取索引

%