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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。
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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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CloudPond上的DeepSeek
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