问题描述
我有四个 matlab 向量,它们在不同时刻使用 Shperical 坐标表示两架飞机的位置。我已经使用 haversine as
计算了它们之间的距离haversine_angle=(sin((phiMeanA-phiMeanB)/2)).^2+cos(lambdaMeanA).*cos(lambdaMeanB).*
(sin((lambdaMeanA-lambdaMeanB)/2)).^2;
haversine_sqrt=(haversine_angle).^0.5;
haversine_sqrt2=1.-haversine_sqrt;
RT=6378*1000;
haversine_mean_distance =RT.*atan2(haversine_sqrt,haversine_sqrt2);
我还有四个附加向量,其中包含与 phiMeanA,phiMeanB,lambdaMeanA
和 lambdaMeanB
相关的标准差值,因此,我想计算 haversine_mean_distance
的标准差,但我不知道该怎么做。有人能指出我正确的方向吗?
解决方法
最后,我能够使用 this propagation of uncertainty 使用 phimeanA、phiMeanB、lambdameanA 和 lambdaMeanB 作为 x、y、z 和 t。