【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及定位与导航领域，具体地，涉及一种基于smacof与递进式helmert变换的相对定位方法。
技术介绍
1、随着全球定位系统(gps)和其他卫星导航技术的广泛应用，定位技术在多个领域中得到了重要应用，如无人驾驶、机器人导航、智能交通、物联网等。然而，传统的gps定位系统在一些环境中受到障碍物遮挡、信号衰减等因素的限制，导致定位精度受到影响。在这种背景下，基于距离测量的相对定位成为了一个重要的研究方向。通过无线通信技术(如uwb、wi-fi、蓝牙等)测量设备之间的相对距离，可以实现对设备位置的估算，特别是在室内或gps信号弱的环境中。
2、多维尺度分析(mds)是一种常用于数据降维和可视化的方法，它通过尽可能保留原始数据点之间的距离关系，将高维数据映射到低维空间中。mds技术在图像处理、数据可视化、推荐系统等多个领域都有广泛应用。在多点定位中，mds通过构造一个表示设备间相对距离的距离矩阵，并根据该矩阵进行降维，从而为定位系统提供准确的低维坐标。在集群网络多点定位问题中，mds算法的基本优化方法通常是通过最小化应力...
【技术保护点】
1.一种基于SMACOF与递进式Helmert变换的相对定位方法，，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于SMACOF与递进式Helmert变换的相对定位方法，其特征在于，计算节点间的加权欧氏距离，得到加权欧式距离矩阵的方法包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于SMACOF与递进式Helmert变换的相对定位方法，其特征在于，将所述加权欧式距离矩阵通过MDS定位算法计算所有节点的相对坐标，得到相对坐标矩阵的方法包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于SMACOF与递进式Helmert变换的相对定位方法，其特征...
【技术特征摘要】
1.一种基于smacof与递进式helmert变换的相对定位方法，，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于smacof与递进式helmert变换的相对定位方法，其特征在于，计算节点间的加权欧氏距离，得到加权欧式距离矩阵的方法包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于smacof与递进式helmert变换的相对定位方法，其特征在于，将所述加权欧式距离矩阵通过mds定位算法计算所有节点的相对坐标，得到相对坐标矩阵的方法包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于smacof与递进式helmert变换的相对定位方法，其特征在于，将所述相对坐标矩阵通过smacof算法求最优解，得到最优相对坐标矩阵的方法包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于smacof与递进式helmert变换的相对定位方法，其特征在于，通过helmert变换将所述最优相对坐标矩阵映射到全局坐标，得到绝对坐标矩阵的方法包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于smacof与递进式helmert...
【专利技术属性】
技术研发人员：辜晓波，赖崇峻，黄煜鑫，符哲，李建中，
申请(专利权)人：广东工业大学，
类型：发明
国别省市：
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