要根据已知的距离和角度计算经纬度，可以使用球面三角学和大地测量学的原理。下面是一种常用的算法，称为正算或前方交会，可用于根据已知的起始点经纬度、距离和方位角计算终点的经纬度。
1. 确定起始点的经纬度（纬度为 φ₁，经度为 λ₁），距离（d）和方位角（θ）。
2. 将距离转换为弧度单位（例如，如果距离单位为千米，则距离（d）的弧度值为 d/6371，其中 6371 是地球的平均半径）。
3. 将方位角转换为弧度单位（θ的弧度值为 θ × π/180）。
4. 使用以下公式计算终点的经纬度（纬度为 φ₂，经度为 λ₂）：
φ₂ = asin(sin(φ₁) * cos(d) + cos(φ₁) * sin(d) * cos(θ))
λ₂ = λ₁ + atan2(sin(θ) * sin(d) * cos(φ₁), cos(d) - sin(φ₁) * sin(φ₂))
其中，asin是反正弦函数，cos是余弦函数，sin是正弦函数，atan2是反正切函数。
5. 将计算得到的经纬度（φ₂，λ₂）转换为度数形式（如果需要）。
请注意，这个算法基于球面近似模型，对于较小的距离和精确度要求较高的应用可能需要更复杂的算法和模型。
另外，如果您使用编程语言进行实现，可能会有现成的库或函数可用于执行经纬度计算，这样可以简化编码过程并提供更高的精度和准确性。
根据给定的起始点经纬度、距离和方位角，可以计算目标点的经纬度。下面是一个简单的算法示例：
首先，将起始点的经纬度转换为弧度表示：
lat1_rad = lat1 * math.pi / 180
lon1_rad = lon1 * math.pi / 180
根据方位角和距离计算目标点的经纬度：
R = 6371 # 地球半径，单位为千米
d = distance / R # 距离转换为弧度
lat2_rad = math.asin(math.sin(lat1_rad) * math.cos(d) + math.cos(lat1_rad) * math.sin(d) * math.cos(azimuth))
lon2_rad = lon1_rad + math.atan2(math.sin(azimuth) * math.sin(d) * math.cos(lat1_rad), math.cos(d) - math.sin(lat1_rad) * math.sin(lat2_rad))
将目标点的经纬度转换为度表示：
lat2 = lat2_rad * 180 / math.pi
lon2 = lon2_rad * 180 / math.pi
其中，lat1和lon1是起始点的纬度和经度，distance是起始点到目标点的距离，azimuth是起始点到目标点的方位角。
请注意，这只是一个简单的算法示例，实际应用中可能需要考虑更多因素，如地球椭球体形状、高度差等。如果需要更精确的计算，建议使用专业的地理信息系统（GIS）工具或库。
