在Matlab中使用haversine计算的笛卡尔距离的标准偏差？

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。