用C#编写摄影测量后方交会求外方位元素

程序源码程序源码下载地址
https://download.csdn.net/download/u011713916/11743497
实验原理

**详细题目：
**
编程思想：

具体代码
我使用了MathNet.Numerics.dll矩阵库，功能强大，还可以求解病态矩阵

MathNet.Numerics.dll

完整源码：

System;
using System.Net.Http.Headers;
using System.Xml.Linq;
using MathNet.Numerics.LinearAlgebra.Double;
using MathNet.Numerics.LinearAlgebra.Generic;//调用矩阵库namespace The_Rescetion
{class Program{static void Main(string[] args){//求单位权中误差函数double EeMartix  (double[,]B,double[]ll,double[]xx,int i,int j)//观测值数个数，J//求得未知数个数//B{double[] v=new double[i];//创造数组存储V；double q0=0;double Tmp = 0;//建立临时存储变量for (int l = 0; l < i; l++)//计算V=B*X—L{for (int m = 0; m < j; m++){Tmp = Tmp +B[l, m] * xx[m];}v[l] = Tmp-ll[l];Tmp = 0;}for (int l = 0; l < i; l++)//计算V*VT{Tmp += v[l] * v[l];}q0 = Math.Sqrt(Tmp / (2 * i - 6));//单位权中误差计算公式return q0;//返回中误差}void print( double[] a)//定义打印接口函数{for (int i = 0; i < a.Length; i++){Console.WriteLine(" {0}", a[i]);}}double Pinjun(double[] a)//此函数功能是取平均值{double tmp=0;for (int i = 1; i < a.Length; i++){tmp = tmp + a[i];}return (tmp / 4.0);}/*double[] x = new double[4];double[]y=new double[4];double[] X = new double[4];double[] Y = new double[4];double[] Z = new double[4];*/double[] x = new[] {-86.15, -53.40, -14.78, 10.46};double[] y = new []{-68.99,82.21 ,-76.63,64.43};double[] X = new[] { 36589.41,37631.08,39100.97,40426.54};double[] Y = new[] { 25273.32,31324.51,24934.98,30319.81};double[] Z = new[] {2195.17, 728.69, 2386.50, 757.31};double H = 6941.77;double f = 153.24;/*  Console.WriteLine("按列输入x");Fuzhi(x);Console.WriteLine("按列输入y");Fuzhi(y);Console.WriteLine("按列输入X");Fuzhi(X);Console.WriteLine("按列输入Y");Fuzhi(Y);Console.WriteLine("按列输入Z");Fuzhi(Z);Console.WriteLine("输入航高");double H = Convert.ToDouble(Console.ReadLine());Console.WriteLine("输入f");double f= Convert.ToDouble(Console.ReadLine());*/double Xstart=Pinjun(X) ;//赋予初值double Ystart =Pinjun(Y);double Zstart = H;//为航高double q=0, w=0, k = 0;//假设为垂直观测//double rad = Math.PI/360/60;double rad = 0.000000001;Console.WriteLine("X的初始值：{0}\nY的初始值：{1}\nZ的初始值：{2}\n",Xstart,Ystart,Zstart);////double a1, a2, a3, b1, b2, b3, c1, c2, c3;//R转角矩阵while (true)//迭代{a1 = Math.Cos(q) * Math.Cos(k) - Math.Sin(q) * Math.Sin(w) * Math.Sin(k);a2=-Math.Cos(q)*Math.Sin(k)- Math.Sin(q) * Math.Sin(w) * Math.Sin(k);a3 = -Math.Sin(q) * Math.Cos(w);b1 = Math.Cos(w) * Math.Sin(k);b2 = Math.Cos(w) * Math.Cos(k);b3 = -Math.Sin(w);c1=Math.Sin(q)*Math.Cos(k)+ Math.Cos(q) * Math.Sin(w) * Math.Sin(k);c2 = -Math.Sin(q) * Math.Sin(k) + Math.Cos(q) * Math.Sin(w) * Math.Cos(k);c3 = Math.Cos(q) * Math.Cos(w);//var R=new DenseMatrix(new [,]{{a1,a2,a3},{b1,b2,b3},{c1,c2,c3}});//打印旋转矩阵// Console.WriteLine("旋转矩阵R为：\n{0}",R);//求像点近似值double[] l1 = new double[4];double[] l2 = new double[4];double[] l3 = new double[4];double[] l4= new double[4];double[] l5 = new double[4];double [,]al=new double[8,6];double[] ll = new double[8];//////for (int i = 0; i < 4; i++){//求像点近似值l1[i] = a1 * (X[i] - Xstart) + b1 * (Y[i] - Ystart) + c1 * (Z[i] - Zstart);l2[i] = a2 * (X[i] - Xstart) + b2 * (Y[i] - Ystart) + c2 * (Z[i] - Zstart);l3[i] = a3 * (X[i] - Xstart) + b3 * (Y[i] - Ystart) + c3 * (Z[i] - Zstart);l4[i] = -f * l1[i] / l3[i];//x点的近似坐标l5[i] = -f * l2[i] / l3[i];//y点的近似坐标}for (int i = 0; i < 4; i++)//求系数矩阵A{al[2 * i ,0] = (a1 * f + a3 * (x[i])) / l3[i];//a11al[2 * i ,1] = (b1 * f + b3 * (x[i] )) / l3[i];//a12al[2 * i ,2] = (c1 * f + c3 * (x[i] )) / l3[i];//a13/*a14 */  al[2 * i,3] = (y[i]) * Math.Sin(w) - Math.Cos(w) * ((x[i] ) *( (x[i]) * Math.Cos(k) - (y[i] ) * Math.Sin(k)) / f + f * Math.Cos(k));/*a15 */al[2 * i ,4] = -f * Math.Sin(k) - (x[i] ) * ((x[i]) * Math.Sin(k) + (y[i] ) * Math.Cos(k)) / f;al[2 * i ,5] = (y[i] );//a16al[2 * i+1,0] = (a2 * f + a3 * (y[i] )) / l3[i];al[2 * i+1,1] = (b2 * f + b3 * (y[i] )) / l3[i];al[2 * i+1,2] = (c2 * f + c3 * (y[i] )) / l3[i];al[2 * i+1,3] = -(x[i] ) * Math.Sin(w) -  Math.Cos(w) * ((y[i] ) * ((x[i] ) * Math.Cos(k) - (y[i] ) * Math.Sin(k)) / f - f * Math.Sin(k));al[2 * i+1,4] = -f * Math.Cos(k) - (y[i] ) * ((x[i] ) * Math.Sin(k) + (y[i] ) * Math.Cos(k)) / f;al[2 * i+1,5] = -(x[i] );}for (int i = 0; i < 4; i++)//求x-x0的矩阵L{ll[2 * i] = x[i] - l4[i];ll[2 * i + 1] = y[i] - l5[i];}var aMatrix=new DenseMatrix(al);//创建矩阵Avar xmatrix =  aMatrix.Transpose()*aMatrix;//xmartix=At*Avar Xmatrix = xmatrix.Inverse() * aMatrix.Transpose();//Xmartix=（At*A)'*Atdouble[,]XXtmp=new double[6,8];XXtmp = Xmatrix.ToArray();//矩阵转化为二维数组double[]XXfinally=new double[6];//（At*A)'*At*L最终得出X的变化率double tmp = 0;for (int i = 0; i < 6; i++){for (int j = 0; j < 8; j++){tmp = tmp + XXtmp[i, j] * ll[j];}XXfinally[i] = tmp;tmp = 0;}//重新校正初值Xstart+= XXfinally[0];Ystart+= XXfinally[1];Zstart += XXfinally[2];q += XXfinally[3];w += XXfinally[4];k += XXfinally[5];double[] newtest = new[] { Xstart, Ystart, Zstart, q, w, k };//将新的初值存入数组if(XXfinally[3] <=rad && XXfinally[4] <= rad && XXfinally[5] <= rad)//迭代判断条件{Console.WriteLine("X,Y,Z,Q,W,k为：\n[");print(newtest);//输出最后的X矩阵Console.WriteLine("]");Console.WriteLine("解为：\nXs={0}\nYs={1}\nZs={2}\n",newtest[0], newtest[1], newtest[2]);Console.WriteLine("旋转矩阵R为：\n{0}", R);Console.WriteLine("精度评定求得中误差为：");Console.WriteLine(EeMartix(al, ll, XXfinally, 8, 6));  break;}}Console.ReadKey();}
}
}

此代码可以修改为类直接调用，直接赋予初值数组属性即可。
支持原创，转载必须说明
——By shiZwen 2019.9.10

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