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这边简单分享一下一种解题思路。主要采用了一个双阶段的方法。 一阶段：同步估计基站位置以及用户位置每一个用户有四个测距观测值，每一个观测值可以表示为（几何距离+钟差+随机误差+NLOS误差）；可以联立所有用户的观测值，用迭代最小二乘求解两个基站位置（4个参数）、N个用户的位置以及钟差（3*N个参数）。这里主要的挑战包括：问题的强非线性、初值敏感以及NLOS误差的存在。针对此，综合使用基站位置随机初始化（迭代若干次后残差过大则重新初始化）、对观测值采用鲁棒核、病态用户直接放弃、每次迭代后对用户位置随机扰动等trick，实现比较稳定的求解（尤其是基站位置的求解）。 二阶段：用户位置网格求解在第一阶段，对用户观测值中的NLOS误差作为粗差加以抑制，并对病态的用户直接放弃；在第二阶段，对每个用户位置进行仔细考虑。事实上，在扣除真实几何距离之后，每一个用户的四个观测值残差包含（共同的钟差+随机误差+NLOS误差），这四个观测值残差的联合概率分布是可以大致获得的（https://algotester.com/en/ProblemSource/Display/248216），而用户与用户之间是独立的。基于此，在一阶段基站位置基本确定的情况下，对每一用户的位置进行网格搜索：对于每一个网格点，扣除“基站-用户“几何距离之后，可以计算出对应的观测值残差组合的联合概率密度；网格搜索后可以获得用户位置概率分布的热点图，获取该用户位置的估值。 -
在苹果生态中的 air tag 中有公开的入网协议，想问一下，华为的tag 有没有公开的协议。先谢谢各位技术佬了【抱拳】
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