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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于差分进化和多元牛顿迭代的最优位置估计算法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115379559B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211008100.X，技术领域涉及：H04W64/00；该发明授权一种基于差分进化和多元牛顿迭代的最优位置估计算法是由莫凌飞;何旭;王庆;蒋成超;吴义峰设计研发完成，并于2022-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于差分进化和多元牛顿迭代的最优位置估计算法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于差分进化和多元牛顿迭代的最优位置估计算法，该算法包括差分进化算法、坐标变换和多元牛顿迭代算法，该算法采用无线测距技术和基站定位技术获取算法所需的待定位目标与基站的距离数据和基站的定位数据。首先，进行完备的定位误差模型机理建模。其次，利用差分进化算法初步估计待定位目标的位置初值。再者，利用坐标变换原点构建相对定位坐标系并进行坐标变换。最后，使用多元牛顿迭代算法配合坐标变换结果对待定位目标的位置进行精确估计。本发明所提出的最优位置估计算法可配合各种无线测距技术使用，能明显抑制待定位目标的位置估计误差，大幅度提高基于测距的相对定位精度。

本发明授权一种基于差分进化和多元牛顿迭代的最优位置估计算法在权利要求书中公布了：1.一种基于差分进化和多元牛顿迭代的最优位置估计算法，其特征在于：该算法包括差分进化算法、坐标变换和多元牛顿迭代算法，该算法采用无线测距技术和基站定位技术获取算法所需的待定位目标与基站的距离数据和基站的定位数据，首先，进行完备的定位误差模型机理建模，其次，利用差分进化算法初步估计待定位目标的位置初值；再者，利用坐标变换原点构建相对定位坐标系并进行坐标变换，最后，使用多元牛顿迭代算法配合坐标变换结果对待定位目标的位置进行精确估计； 其中，所述的定位误差模型机理建模需引入基站与待定位目标之间的测距误差表示和基站的位置坐标误差表示，并以此构建TOA测距定位模型： 其中，xi，yi，zi分别为各基站的位置坐标； 其中，αi，βi和γi分别为各基站的安装位置误差及其自主定位的误差分量； 其中，di分别为各基站与待定位目标的真实距离值； 其中，δi分别为各基站与待定位目标的测距误差； 其中，x，y，z为待定位目标的坐标位置； 其中，所述的最优位置估计算法基于差分进化算法、坐标变换和牛顿迭代算法共同实现； 所述的差分进化算法在大范围内搜索，对待定位目标的位置坐标x，y，z进行初步估计，得出位置估计初值X0； 所述的最优位置估计算法基于差分进化算法、坐标变换和牛顿迭代算法共同实现； 具体实现步骤包括： 步骤A，采用差分进化算法在大范围内搜索，对待定位目标的位置坐标x，y，z进行初步估计，得出估计初值X0； 差分进化算法实现步骤如下： 步骤A1：初始化参数； 步骤A2：初始化种群； 步骤A3：种群变异； 步骤A4：种群交叉； 步骤A5：最优种群选择； 步骤B，通过坐标变换原点x，y′，z′构建相对定位坐标系，对输入TOA测距定位模型内的各基站的位置坐标xi，yi，zi进行坐标变换； 步骤B1：根据任一xi，yi，zi的坐标信息在数十米内进行小范围随机平移，生成坐标变换原点x′，y′，z′，并以此原点构建相对定位坐标系； 步骤B2：对输入TOA测距定位模型内的xi，yi，zi进行坐标变换，将xi，yi，zi变换到以坐标变换原点x′，y′，z′构建的相对定位坐标系下，并得到xi，yi，zi在该坐标系下的表示：xi′，yi′，zi′； 步骤C，结合坐标变换结果，采用多元牛顿迭代算法，以估计初值X0作为迭代初值，采用以下公式对待定位目标的位置坐标x，y，z进行最优估计； 其中，以目标函数fobj取全局最小值为目标，即可对待定位目标位置x，y，z进行最优估计； 其中，xi′，yi′，zi′分别经过坐标变换后各个基站的变换位置坐标； 其中，di′＝di+δi。

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