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  • 三边测距定位算法简介
  • 多边测量法公式推导
  • 三边测距定位算法MATLAB程序

三边测距定位算法简介

 三边测量法是多边测量法的低级应用,即已知三个点的横纵坐标和与未知点的距离ddd,如下图所示:

 如图所示已知(x1,y1)(x_1,y_1)(x1​,y1​),(x2,y2)(x_2,y_2)(x2​,y2​),(x3,y3)(x_3,y_3)(x3​,y3​)和d1d_1d1​,d2d_2d2​,d3d_3d3​就可以求出(xi,yi)(x_i,y_i)(xi​,yi​)。

多边测量法公式推导

 1.建立已知节点与未知节点的距离方程组
{(x1−x)2+(y1−y)2=d12⋮(xn−x)2+(yn−y)2=dn2\begin{cases} (x_1-x)^2+(y_1-y)^2=d_1^2 \\ \qquad \quad \qquad \vdots \\ (x_n-x)^2+(y_n-y)^2=d_n^2\\ \end{cases} ⎩⎪⎪⎨⎪⎪⎧​(x1​−x)2+(y1​−y)2=d12​⋮(xn​−x)2+(yn​−y)2=dn2​​
 2.上式方程组为非线性方程组,用方程组前n−1n-1n−1个方程减去第nnn个方程后,得到线性化的方程:
AX=BAX=B AX=B
其中:
A=[2(x1−xn)2(y1−yn)⋮⋮2(xn−1−xn)2(yn−1−yn)]A=\begin{bmatrix} 2(x_1-x_n) & 2(y_1-y_n) \\ \vdots&\vdots\\ 2(x_{n-1}-x_n) & 2(y_{n-1}-y_n)\\ \end{bmatrix} A=⎣⎢⎡​2(x1​−xn​)⋮2(xn−1​−xn​)​2(y1​−yn​)⋮2(yn−1​−yn​)​⎦⎥⎤​
B=[x12−xn2+y12−yn2+dn2−d12⋮xn−12−xn2+yn−12−yn2+dn2−dn−12]B=\begin{bmatrix} x_1^2-x_n^2+ y_1^2-y_n^2+d_n^2-d_1^2 \\ \vdots\\ x_{n-1}^2-x_n^2+ y_{n-1}^2-y_n^2+d_n^2-d_{n-1}^2\\ \end{bmatrix} B=⎣⎢⎡​x12​−xn2​+y12​−yn2​+dn2​−d12​⋮xn−12​−xn2​+yn−12​−yn2​+dn2​−dn−12​​⎦⎥⎤​
 3.用最小二乘法求解上边方程得:
X=(ATA)−1ATbX=(A^TA)^{-1}A^Tb X=(ATA)−1ATb

三边测距定位算法MATLAB程序

%% x输入为横坐标矩阵 yx输入为纵坐标矩阵 distance为距离矩阵,距离矩阵里可能包含0值,即未给出距离的值
%%  xx,yy 分别为求得的未知点横纵坐标
function [xx,yy]=Trilat(x,y,distance)
[sz1,sz2]=size(distance);%获取距离矩阵大小
%%处理数据
for i=1:sz1n=1;for m=1:sz2if distance(i,m)~=0%判断距离矩阵是否为0x1(i,n)=x(m);%不等于0时取对应的x,y值y1(i,n)=y(m);d(i,n)=distance(i,m);n=n+1;         endend
end
[sz3,sz4]=size(x1);%获取处理后距离矩阵大小
%%根据三边测量法求解位置节点
for i=1:sz1
n=1;
for o=1:sz4-2for p=o+1:sz4-1for q=p+1:sz4A=[2*(x1(i,o)-x1(i,q)),2*(y1(i,o)-y1(i,q));2*(x1(i,p)-x1(i,q)),2*(y1(i,p)-y1(i,q))];B=[x1(i,o)^2-x1(i,q)^2+y1(i,o)^2-y1(i,q)^2+d(i,q)^2-d(i,o)^2;x1(i,p)^2-x1(i,q)^2+y1(i,p)^2-y1(i,q)^2+d(i,q)^2-d(i,p)^2];X=(A'*A)^(-1)*A'*B;            xx(i,n)=X(1);yy(i,n)=X(2);n=n+1;endend
end
endend

 多边测量法代码可私信我。创作不易,请大家多多支持!

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