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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于SMACOF与递进式Helmert变换的相对定位方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：CN119846553B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202411927367.8，技术领域涉及：G01S5/02；该发明授权一种基于SMACOF与递进式Helmert变换的相对定位方法是由辜晓波;赖崇峻;黄煜鑫;符哲;李建中设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于SMACOF与递进式Helmert变换的相对定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于SMACOF与递进式Helmert变换的相对定位方法，所述方法包括：计算节点间的加权欧氏距离，得到加权欧式距离矩阵；其中所述节点包括未知节点和锚节点；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；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；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；通过递进式校正机制对所述绝对坐标矩阵进行优化，得到最优变换参数；通过最优变换参数再次对所述最优相对坐标矩阵进行Helmert变换，得到最优绝对坐标矩阵，从而得到所有节点的精确位置。

本发明授权一种基于SMACOF与递进式Helmert变换的相对定位方法在权利要求书中公布了：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： 计算节点间的加权欧氏距离，得到加权欧式距离矩阵；其中所述节点包括未知节点和锚节点； 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； 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； 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； 通过递进式校正机制对所述绝对坐标矩阵进行优化，得到最优变换参数； 通过最优变换参数再次对所述最优相对坐标矩阵进行Helmert变换，得到最优绝对坐标矩阵，从而得到所有节点的精确位置； 通过递进式校正机制对所述绝对坐标矩阵进行优化，得到最优变换参数的方法包括： 在初次Helmert变换完成后，计算转换后的定位误差； 定义残差为： 其中为实际观测的测距值，为变换后坐标之间的理论计算距离； 通过对所有节点间的残差进行统计分析，得到当前误差的分布情况： 计算整体误差的均方根误差作为误差评估指标： 其中，是节点对的数量，根据误差评估指标，对初次Helmert变换的定位误差进行评估，若均方根误差不符合预设的收敛条件，则对变换参数进行调整；变换参数包括比例因子、旋转矩阵、以及平移变量，变换参数调整公式如下为： 其中，表示当前的变换参数，表示迭代后的变换参数；分别是的学习率，控制调整的步长；为平移向量对均方根误差的梯度； 在每一次迭代调整后，重新计算残差和均方根误差，评估当前的定位误差水平，当均方根误差符合预设的收敛条件，则停止迭代，得到最优变换参数；否则，重复迭代过程，继续对变换参数进行调整。

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