三边形和非最小二乘法

Question

我正在尝试使用trilateration查找信标位置的用户距离。我有一个均方误差函数，我试图最小化使用非线性最小二乘但我没有得到正确的结果。任何帮助表示赞赏。代码如下。

def mse(self, user_pos, positions, distances):
    mse = 0.0
    for pos, dist in zip(positions, distances):
        distance = great_circle((user_pos[0], user_pos[1]), (pos[0], pos[1])).meters
        mse += math.pow(distance - dist, 2.0)
    return mse/len(positions)

def least_squares_func(self, positions, distances):
    # Returns users coordinates
    return least_squares(self.mse, [0,0], args=(positions, distances)).x

在least_squares中的起始位置是[0,0]，但在更改之后我的结果并没有太多不同。

输入示例： position = [（5.0，-6.0），（13.0，-15.0），（21.0，-3.0）] 距离= [8.06,13.97,23.32]

Answer 1

great_circle用于GPS，其中我们处理信标的扁球体，您必须使用简单的欧几里得度量来计算用户与每个信标之间的距离。