CN108845288B - 空间定位方法、系统及终端设备 - Google Patents

Abstract

本公开涉及空间定位技术领域，提供一种空间定位方法、系统及终端设备。空间定位方法包括：测量四个定位基点与目标定位点之间的距离；分别以四个定位基点为球心，以所述距离为半径构造四个球体；确定两两相邻球体相交或者相离区域的中点，依次得到第一至第四中点；以及将第一至第四中点构成的空间四边形的中心点的坐标确定为目标定位点的坐标。本公开的空间定位算法，只需通过复杂度低的算法即可获得目标定位点较为准确的空间位置；同时利用卡尔曼滤波剔除误差较大的测距数据，提高数据采集和数据处理的精确度，控制误差；并且结合泰勒级数展开的思想，对定位结果进行迭代、多角度计算取平均，减少误差。

Description

空间定位方法、系统及终端设备

技术领域

本公开涉及空间定位技术领域，具体涉及一种空间定位方法、系统及终端设备。

背景技术

随着无线时代发展步伐的日益加快，位置信息的意义正越来越得到人们的重视。目前有很多游戏都有玩家定位功能，定位系统精度的关键在于定位方法，不同的定位方法其定位准确性、对噪声的抵抗能力、应用环境以及设备的复杂度和实现性都有很大的差别。

定位系统精度的关键在于定位方法，不同的定位方法其定位准确性、对噪声的抵抗能力、应用环境以及设备的复杂度和实现性都有很大的差别。当前，传统的定位方法主要有三种：(1)通过测量无线信号强度实现定位，如基于RSSI(Received Signal StrengthIndication，接收的信号强度指示)的定位技术，通过接收到的信号强弱测定信号点与接收点的距离，进而根据相应数据进行定位计算的一种定位技术；(2)利用无线信号在节点间的传播时间等特征值进行定位，如TOA(Time of Arrival，到达时间)、TDOA(Time Differenceof Arrival，到达时间差，TDOA定位是一种利用时间差进行定位的方法)等；(3)通过测量无线信号的方向特征值进行定位，如典型的AOA(Angle-of-Arrival，到达角度测距)定位技术。由此，人们可以发现：大部分定位算法都是基于测距技术，从二维平面出发对数据进行处理，其中通过信号的传播时间和方向特征值进行定位对硬件系统要求相对较高。然而，在实际的应用场景中，节点往往是分布在复杂的三维环境中，传统的降维算法极有可能会降低定位的精确性。

因此提出一个三维空间的高精度节点定位算法十分必要。

在所述背景技术部分公开的上述信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

本公开的目的在于提供一种空间定位方法、系统及终端设备，进而至少在一定程度上克服由于相关技术的限制和缺陷而导致的一个或者多个问题。

本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。

根据本公开的第一方面，公开一种空间定位方法，包括：

测量四个定位基点与目标定位点之间的距离；

分别以四个定位基点为球心，以所述距离为半径构造四个球体；

确定两两相邻球体相交或者相离区域的中点，依次得到第一至第四中点；以及

将第一至第四中点构成的空间四边形的中心点的坐标确定为目标定位点的坐标。

根据本公开的一示例实施方式，其中测量四个定位基点与目标定位点之间的距离通过无线测距技术进行。

根据本公开的一示例实施方式，其中将第一至第四中点构成的空间四边形的中心点的坐标确定为目标定位点的坐标包括：确定相邻两个中点连线的中间点与其它两个中点构成的空间三角形的中心点的坐标，依次得到第一至第四空间三角形的中心点的坐标，将第一至第四空间三角形的中心点的坐标的平均值作为目标定位点的坐标。

根据本公开的一示例实施方式，其中确定相邻两个中点连线的中间点与其它两个中点构成的空间三角形的中心点的坐标包括：通过将三维空间转化为二维平面确定空间三角形的中心点的坐标。

根据本公开的一示例实施方式，其中通过将三维空间转化为二维平面确定空间三角形的中心点的坐标包括：消除三维空间坐标系的Z轴，计算空间三角形的中心点的x、y坐标；以及还原三维空间坐标系的Z轴，计算空间三角形的中心点的z坐标。

根据本公开的一示例实施方式，其中计算空间三角形的中心点的x、y坐标通过以下公式进行：

计算空间三角形的中心点的z坐标通过以下公式进行：

其中，(x_e，y_e，z_e)、(x_c，y_c，z_c)、(x_d，y_d，z_d)为空间三角形的三个顶点的坐标。

根据本公开的一示例实施方式，所述方法还包括：在测量四个定位基点与目标定位点之间的距离之后，通过卡尔曼滤波剔除误差较大的测量数据。

根据本公开的一示例实施方式，所述方法还包括：通过泰勒级数展开对目标定位点的坐标进行迭代和修正。

根据本公开的第二方面，公开一种空间定位系统，包括：

距离测量模块，用于测量四个定位基点与目标定位点之间的距离；

球体构造模块，用于分别以四个定位基点为球心，以所述距离为半径构造四个球体；

中点计算模块，用于确定两两相邻球体相交或者相离区域的中点，依次得到第一至第四中点；以及

坐标计算模块，用于将第一至第四中点构成的空间四边形的中心点的坐标确定为目标定位点的坐标。

根据本公开的一示例实施方式，所述系统还包括误差剔除模块，用于在测量四个定位基点与目标定位点之间的距离之后，通过卡尔曼滤波剔除误差较大的测量数据。

根据本公开的一示例实施方式，所述系统还包括迭代修正模块，用于通过泰勒级数展开对目标定位点的坐标进行迭代和修正。

根据本公开的第三方面，公开一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现以下的方法步骤：

测量四个定位基点与目标定位点之间的距离；

分别以四个定位基点为球心，以所述距离为半径构造四个球体；

确定两两相邻球体相交或者相离区域的中点，依次得到第一至第四中点；以及

将第一至第四中点构成的空间四边形的中心点的坐标确定为目标定位点的坐标。

根据本公开的第四方面，公开一种终端设备，其特征在于，包括：

处理器；

存储器，存储用于所述处理器控制以下操作的指令：

测量四个定位基点与目标定位点之间的距离；

分别以四个定位基点为球心，以所述距离为半径构造四个球体；

确定两两相邻球体相交或者相离区域的中点，依次得到第一至第四中点；以及

将第一至第四中点构成的空间四边形的中心点的坐标确定为目标定位点的坐标。

根据本公开的一些示例实施方式，通过空间定位算法，只需通过复杂度低的算法即可获得目标定位点较为准确的空间位置。

根据本公开的一些示例实施方式，通过利用卡尔曼滤波剔除误差较大的测距数据，提高数据采集和数据处理的精确度，控制误差。

根据本公开的一些示例实施方式，通过结合泰勒级数展开的思想，对定位结果进行迭代、多角度计算取平均，减少误差。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性的，并不能限制本公开。

附图说明

通过参照附图详细描述其示例实施例，本公开的上述和其它目标、特征及优点将变得更加显而易见。

图1示出根据本公开一示例实施方式的一空间定位方法的流程图。

图2示出两两之间相离的四个球体的空间俯视图。

图3示出相离的两个球体的中点的空间示意图。

图4示出在球体相离的情况下缩小计算范围的示意图。

图5示出相交的两个球体的中点的空间示意图。

图6示出在球体相交的情况下缩小计算范围的示意图。

图7示出根据本公开另一示例实施方式的一空间定位方法的流程图。

图8示出根据本公开一示例实施方式的一空间定位方法的仿真场景俯视图。

图9示出根据本公开一示例实施方式的一空间定位方法的改进算法的仿真实验结果图。

图10示出根据本公开一示例实施方式的一空间定位系统的方框图。

图11示出根据本公开一示例实施方式的终端设备。

具体示例实施方式

现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些示例实施方式使得本公开的描述将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。附图仅为本公开的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。

此外，所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多示例实施方式中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本公开的示例实施方式的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本公开的技术方案而省略所述特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知结构、方法、实现或者操作以避免喧宾夺主而使得本公开的各方面变得模糊。

附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。

本公开的目的在于提供一种空间定位方法、系统及终端设备。空间定位方法包括：测量四个定位基点与目标定位点之间的距离；分别以四个定位基点为球心，以所述距离为半径构造四个球体；确定两两相邻球体相交或者相离区域的中点，依次得到第一至第四中点；以及将第一至第四中点构成的空间四边形的中心点的坐标确定为目标定位点的坐标。本公开的空间定位算法，只需通过复杂度低的算法即可获得目标定位点较为准确的空间位置；同时利用卡尔曼滤波剔除误差较大的测距数据，提高数据采集和数据处理的精确度，控制误差；并且结合泰勒级数展开的思想，对定位结果进行迭代、多角度计算取平均，减少误差。

本公开在空间测距定位技术的基础上，提出一种基于向量的空间定位算法，从数据采集到数据处理全部采用空间向量处理的方式。因为向量计算无需考虑实际空间球体是否有相交区域，可以突破传统空间算法的局限性，即定位基点之间的交点大于1个或者根本不存在交点的情况。此外，基于向量的算法复杂度很低,计算速度和性能都远远优于传统数据处理方法。其次，为了进一步提高算法精度，采用卡尔曼滤波剔除误差较大的测距数据，控制误差。并且结合泰勒级数展开的思想，对定位结果进行迭代、多角度计算取平均，减少误差。基于向量法的定位算法概述如下：

1、确定四个定位基点在三维空间中的位置，获得定位基点与目标定位点之间的距离。

2、利用向量法求两个球相交或者相离区域的中心，两两之间可以求得四个中心，再对这四个中心构成的四边形求其中心点，原理与求该四边形的外接球的球心相同。

3、向量法求出两个球相交或者相离区域的中心，通过两两球体之间的数据计算，总共可以求得四个中心，再对这四个中心求其构成的四边形的中心点。所谓中心点就是要求该点到这四边形的四个点的距离相等。由此，可以联想到求中心点就是类似于求该四边形的外接球球心。一个图形的外接圆圆心所满足的条件就是该图形的顶点到外心的距离都相等，而该距离就是外接圆的半径。

本公开的技术关键点在于对所采集的空间坐标的数据进行处理的算法模型，其中采用了空间向量、阶段性降维以及为了进一步提高算法精度，采用卡尔曼滤波剔除误差较大的测距数据，并且结合泰勒级数展开的思想，对定位结果进行迭代、多角度计算取平均，减少误差。

下面结合图1-11对本公开的空间定位方法、系统及终端设备进行详细说明，其中，图1示出根据本公开一示例实施方式的一空间定位方法的流程图；图2示出两两之间相离的四个球体的空间俯视图；图3示出相离的两个球体的中点的空间示意图；图4示出在球体相离的情况下缩小计算范围的示意图；图5示出相交的两个球体的中点的空间示意图；图6示出在球体相交的情况下缩小计算范围的示意图；图7示出根据本公开另一示例实施方式的一空间定位方法的流程图；图8示出根据本公开一示例实施方式的一空间定位方法的仿真场景俯视图；图9示出根据本公开一示例实施方式的一空间定位方法的改进算法的仿真实验结果图；图10示出根据本公开一示例实施方式的一空间定位系统的方框图；图11示出根据本公开一示例实施方式的终端设备。

首先结合图1-9对本公开的空间定位方法进行具体说明，其中，图1示出根据本公开一示例实施方式的一空间定位方法的流程图；图2示出两两之间相离的四个球体的空间俯视图；图3示出相离的两个球体的中点的空间示意图；图4示出在球体相离的情况下缩小计算范围的示意图；图5示出相交的两个球体的中点的空间示意图；图6示出在球体相交的情况下缩小计算范围的示意图；图7示出根据本公开另一示例实施方式的一空间定位方法的流程图；图8示出根据本公开一示例实施方式的一空间定位方法的仿真场景俯视图；图9示出根据本公开一示例实施方式的一空间定位方法的改进算法的仿真实验结果图。

图1示出根据本公开一示例实施方式的一空间定位方法的流程图。

在S101，测量四个定位基点与目标定位点之间的距离。

根据本公开的一示例实施方式，其中测量四个定位基点与目标定位点之间的距离通过无线测距技术进行。定位基点也就是无线定位基站所在的位置。

在S102，分别以四个定位基点为球心，以所述距离为半径构造四个球体。如图2所示，四个球体的球心/定位基点分别为1-4。

在S103，确定两两相邻球体相交或者相离区域的中点，依次得到第一至第四中点。

首先从两个球体的空间参数说起。如图3所示，假设球体A的半径r₁，坐标为(x₁,y₁,z₁),球体B半径r₂，坐标为(x₂,y₂,z₂),则有如下数据：

向量

球心距离d：

由上述两个式子，可以推导出

向量的单位向量：

经过计算，两球体相间区域的中点E的坐标为：

根据上面获得的基本参数，可以推算出两两球体之间的中心坐标。图2是两两之间相离的四个球体的空间俯视图，标明四个中点即第一至第四中点1’-4’之间的位置关系。

在S104，将第一至第四中点构成的空间四边形的中心点的坐标确定为目标定位点的坐标。

由于三维中的四个点构成的立体图形不一定有物理中心，因此需要进一步缩小计算范围：确定相邻两个中点连线的中间点与其它两个中点构成的空间三角形的中心点的坐标，依次得到第一至第四空间三角形的中心点的坐标，将第一至第四空间三角形的中心点的坐标的平均值作为目标定位点的坐标。

具体来说，如图4所示，先取中点1’和中点2’的中心：中间点5’，这样中点3’、4’和中间点5’构成三维空间的空间三角形，求该空间三角形的中心点即该空间三角形的外接圆圆心的坐标，即求出R1(x，y，z)。按照此方法，依次取中点2’和中点3’的中间点(未图示)，求出R2(x，y，z)；依次取中点3和中点4的中间点(未图示)，求出R3(x，y，z)；依次取中点4和中点1的中间点(未图示)，求出R4(x，y，z)。最后，对求出的四个中心点取平均就可以估算出目标定位点的坐标。

上述示例实施方式是以球体两两不相交的情况为例进行说明，主要解决了传统三点定位依赖球体在不相交的情况下实现快速定位的问题。但本公开并不依次为限，为了佐证本公开提出定位算法/定位方法的通用性，下面简单演示下在球体相交的一般情况如何推算出现该算法模型。

图5是两个球体相交的情况，根据上述算法标注两个球心A和B、相交处的点C和D、以及相交区域的物理中心点E。由此可以获得两个球心的距离向量

球心的距离d、单位向量

接着推算出中心点E的空间坐标，然而以上参数均不会因为球心坐标以及半径大小产生差异。另外补充说明下四个节点距离定位基点测量半径值均不同，且两两相交的情形，如图6所示。事实可以证明本公开可以推算出目标定位点坐标，可见该算法模型具有通用性。

根据本公开的一示例实施方式，其中确定相邻两个中点连线的中间点与其它两个中点构成的空间三角形的中心点的坐标包括：通过将三维空间转化为二维平面确定空间三角形的中心点的坐标。也就是说，通过降维处理来进行求解。

具体来说，根据三个点确定一个平面的定理，可以将空间内的三角形平面化处理。将三维空间求解问题转化为二维平面进行求解。如图4或6所示，其中的三角形是处于三维空间内的，降维的第一步就是消除Z轴。

将三角形的三个顶点分别标记为(x_e，y_e，z_e)、(x_c，y_c，z_c)、(x_d，y_d，z_d)。降维操作之后，三个顶点的坐标分别为(x_e，y_e)、(x_c，y_c)、(x_d，y_d,)。

外接圆圆心(x，y)满足：

可以化简为：

解得圆心坐标：

外接圆半径公式：

其中，a,b,c分别是该平面三角形的边长：

S是三角形的面积：

然后还原至三维，计算z轴坐标：

最后得到最终的外接圆圆心坐标：

(x，y，z)

此方法的好处就是：第一，无需考虑两球体是否相交，可以在四个球体出现任何位置情况下进行计算；第二，利用向量法、几何方法可以求出中心而不是复杂度高的遍历和循环迭代，节省计算资源同时也大大缩短了求解的时间，可以快速准确地得到目标定位点的初始位置。

尽管基于向量的定位算法，处理简单，复杂度低，但是其精准度严重依赖于原始测距数据的精确性。为了得到更为精确的定位结果，根据如图7所示的本公开另一示例实施方式的空间定位方法，本公开主要从以下两种角度对空间定位方法/算法进行优化和改进：

1、通过卡尔曼滤波，剔除误差较大的数据，保证原始测距数据的精确度；

2、基于泰勒级数展开的思想，不断迭代、修正定位结果。

下面结合图7详细介绍该改进算法的计算步骤，图7示出根据本公开另一示例实施方式的一空间定位方法的流程图，其中，S701与S101相同、S703-S705与S102-S104相同，在此不再赘述，下面仅对S702和S706进行说明：

在S702，在测量四个定位基点与目标定位点之间的距离之后，通过卡尔曼滤波剔除误差较大的测量数据。具体分为以下两步：

第一步，假设定位系统有N_BS个定位基点，那么一次测量的过程中，会得到N_BS个TOA的测量值。从这些测量值中，选取4个TOA测量值，利用基于向量法的圆周定位算法，即可以得到一个初始位置，这样共有

种可能，也就会得到

个初始位置的坐标，设为(x_k，y_k)。

第二步，这些初始的坐标位置受到噪声的干扰，其值在真实坐标附近波动，但是也会存在一些受到干扰比较严重的坏点，将这些坏点排除会对定位的精度有很大的提高。对前面所得的

个坐标值取平均值，得到一个平均坐标

根据以下公式，计算每个测量坐标值偏离平均值的程度：

根据D_esi的值，剔除一些偏差较大的测量坐标后，对剩下的坐标取平均值后，作为圆周法的最终定位结果，

在S706，通过泰勒级数展开对目标定位点的坐标进行迭代和修正。也就是将S705得到的目标定位点位置的初始值作为泰勒级数的初始参数，在该位置处展开，通过多次迭代来不断修正坐标值，从而得到目标定位点的坐标的最终结果。

下面结合附图8-9对优化后的算法的仿真结果进行说明：

在Matlab仿真平台中，实现上述的基于向量的空间定位算法及其优化算法。将算法优化前后的实验结果，分别与传统的遍历法、Fang算法和Chan算法作比较，事实证明，优化后的算法性能有了较大的提升。

本次仿真设定有四个定位基站，它们的坐标分别为：(1000，0，0)，(-1000，0，0)，(0,1000,0)，(0，-1000,1000)，待定位的目标节点的位置为：(0，0，500)。

图8展示了本次仿真的场景，蓝色的四个点为锚节点，红色的点为目标节点，本次仿真实验只针对数据采集后的位置解算环节，所以忽略前面的射频前端部分，而是假设已知射频前段已经得到到达距离的数据，同时，为了检验定位算法的性能，对这些到达距离数据叠加上相应的干扰，来模拟在实际测量的情况下受到干扰的影响。下面是目标节点到锚节点之间距离的模型：

R_i′＝R_i+α·randn(1) (9)

上式中，R_i′为算法的输入值，也就是系统测得的目标节点与锚节点之间距离值，R_i为距离的真实值，也就是1000，两者之间相差一个由系数决定的随机干扰，用来代替在真实测量时测量距离的误差。

图9即为改进算法的仿真实验结果，图中横轴为仿真环境中的噪声系数，系数越大，则叠加在信号上的噪声也就越大，定位算法受到的干扰也就越大，纵轴为定位算法的RMSE，也就是均方根误差，这是衡量算法定位精度的一个很重要的标准。

图9给出了在高斯噪声信道下的四种定位方法/算法的性能图，分别是传统的圆周遍历法，Fang算法，Chan算法以及本公开提出的改进算法，可以很清楚的看到，圆周遍历法因为没有消除误差的机制，所以误差对于其计算结果的影响非常大，性能较低；而Fang算法和Chan算法的性能，相较于传统的遍历法要好一些，且由于Fang算法无法利用多余的锚节点的定位信息，所以性能相较于Chan算法又要差一些；而本公开提出的改进算法的性能在各个噪声系数下均优于上述算法，对于定位结果的精度有了很大的改善。

图10示出根据本公开一示例实施方式的一空间定位系统的方框图。

如图10所示，空间定位系统1000可包括距离测量模块1001、球体构造模块1003、中点计算模块1004和坐标计算模块1005。

其中，距离测量模块1001用于测量四个定位基点与目标定位点之间的距离。球体构造模块1003用于分别以四个定位基点为球心，以所述距离为半径构造四个球体。中点计算模块1004用于确定两两相邻球体相交或者相离区域的中点，依次得到第一至第四中点。以及坐标计算模块1005，用于将第一至第四中点构成的空间四边形的中心点的坐标确定为目标定位点的坐标。

另外，系统1000还可包括误差剔除模块1002，用于在测量四个定位基点与目标定位点之间的距离之后，通过卡尔曼滤波剔除误差较大的测量数据。以及迭代修正模块1006，用于通过泰勒级数展开对目标定位点的坐标进行迭代和修正。

作为另一方面，本公开还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的系统中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该系统中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该系统执行时，使得该系统可以执行：测量四个定位基点与目标定位点之间的距离；分别以四个定位基点为球心，以所述距离为半径构造四个球体；确定两两相邻球体相交或者相离区域的中点，依次得到第一至第四中点；以及将第一至第四中点构成的空间四边形的中心点的坐标确定为目标定位点的坐标。

图11示出根据本公开一示例实施方式的终端设备。

如图11所示，终端设备1100可包括处理器1110、存储器1120。另外，根据一实施例，终端设备还可包括发射器及接收器。

处理器1110可调用存储器1120中存储的指令控制相关操作，如控制发射器和接收器进行信号收发等。根据一实施例，存储器1120存储用于处理器510控制以下操作的指令：测量四个定位基点与目标定位点之间的距离；分别以四个定位基点为球心，以所述距离为半径构造四个球体；确定两两相邻球体相交或者相离区域的中点，依次得到第一至第四中点；以及将第一至第四中点构成的空间四边形的中心点的坐标确定为目标定位点的坐标比。处理器1110可调用存储器1120中存储的指令控制相关操作。易于理解，存储器1120还可存储用于处理器1110控制根据本公开实施例的其他操作的指令，这里不再赘述。

通过以上的详细描述，本领域的技术人员易于理解，根据本公开实施例的方法、系统及终端设备具有以下优点中的一个或多个。

根据本公开的一些示例实施方式，通过空间定位算法，只需通过复杂度低的算法即可获得目标定位点较为准确的空间位置。

根据本公开的一些示例实施方式，通过利用卡尔曼滤波剔除误差较大的测距数据，提高数据采集和数据处理的精确度，控制误差。

根据本公开的一些示例实施方式，通过结合泰勒级数展开的思想，对定位结果进行迭代、多角度计算取平均，减少误差。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本公开旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (10)

1.一种空间定位方法，包括：

测量四个定位基点与目标定位点之间的距离；

分别以四个定位基点为球心，以所述距离为半径构造四个球体；

基于空间向量法确定两两相邻球体相交或者相离区域的中点，依次得到第一至第四中点；以及

确定所述第一至第四中点中的相邻两个中点连线的中间点与其它两个中点构成的空间三角形的中心点的坐标，依次得到第一至第四空间三角形的中心点的坐标，将第一至第四空间三角形的中心点的坐标的平均值作为目标定位点的坐标；

其中，所述确定所述第一至第四中点中的相邻两个中点连线的中间点与其它两个中点构成的空间三角形的中心点的坐标包括:消除三维空间坐标系的Z轴，计算空间三角形的中心点的x、y坐标；以及还原三维空间坐标系的Z轴，计算空间三角形的中心点的z坐标。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中测量四个定位基点与目标定位点之间的距离通过无线测距技术进行。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中计算空间三角形的中心点的x、y坐标通过以下公式进行：

，

计算空间三角形的中心点的z坐标通过以下公式进行：

其中，（x_e，y_e，z_e）、 (x_c，y_c，z_c)、 (x_d，y_d，z_d)为空间三角形的三个顶点的坐标。

4.根据权利要求1所述的方法，还包括：在测量四个定位基点与目标定位点之间的距离之后，通过卡尔曼滤波剔除误差较大的测量数据。

5.根据权利要求1所述的方法，还包括：通过泰勒级数展开对目标定位点的坐标进行迭代和修正。

6.一种空间定位系统，包括：

距离测量模块，用于测量四个定位基点与目标定位点之间的距离；

球体构造模块，用于分别以四个定位基点为球心，以所述距离为半径构造四个球体；

中点计算模块，用于基于空间向量法确定两两相邻球体相交或者相离区域的中点，依次得到第一至第四中点；以及

坐标计算模块，用于确定所述第一至第四中点中的相邻两个中点连线的中间点与其它两个中点构成的空间三角形的中心点的坐标，依次得到第一至第四空间三角形的中心点的坐标，将第一至第四空间三角形的中心点的坐标的平均值作为目标定位点的坐标；

其中，所述确定所述第一至第四中点中的相邻两个中点连线的中间点与其它两个中点构成的空间三角形的中心点的坐标包括:消除三维空间坐标系的Z轴，计算空间三角形的中心点的x、y坐标；以及还原三维空间坐标系的Z轴，计算空间三角形的中心点的z坐标。

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，还包括误差剔除模块，用于在测量四个定位基点与目标定位点之间的距离之后，通过卡尔曼滤波剔除误差较大的测量数据。

8.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，还包括迭代修正模块，用于通过泰勒级数展开对目标定位点的坐标进行迭代和修正。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现以下的方法步骤：

测量四个定位基点与目标定位点之间的距离；

分别以四个定位基点为球心，以所述距离为半径构造四个球体；

基于空间向量法确定两两相邻球体相交或者相离区域的中点，依次得到第一至第四中点；以及

确定所述第一至第四中点中的相邻两个中点连线的中间点与其它两个中点构成的空间三角形的中心点的坐标，依次得到第一至第四空间三角形的中心点的坐标，将第一至第四空间三角形的中心点的坐标的平均值作为目标定位点的坐标；

其中，所述确定所述第一至第四中点中的相邻两个中点连线的中间点与其它两个中点构成的空间三角形的中心点的坐标包括:消除三维空间坐标系的Z轴，计算空间三角形的中心点的x、y坐标；以及还原三维空间坐标系的Z轴，计算空间三角形的中心点的z坐标。

10.一种终端设备，其特征在于，包括：

处理器；

存储器，存储用于所述处理器控制以下操作的指令：

测量四个定位基点与目标定位点之间的距离；

分别以四个定位基点为球心，以所述距离为半径构造四个球体；

基于空间向量法确定两两相邻球体相交或者相离区域的中点，依次得到第一至第四中点；以及

确定所述第一至第四中点中的相邻两个中点连线的中间点与其它两个中点构成的空间三角形的中心点的坐标，依次得到第一至第四空间三角形的中心点的坐标，将第一至第四空间三角形的中心点的坐标的平均值作为目标定位点的坐标；

其中，所述确定所述第一至第四中点中的相邻两个中点连线的中间点与其它两个中点构成的空间三角形的中心点的坐标包括:消除三维空间坐标系的Z轴，计算空间三角形的中心点的x、y坐标；以及还原三维空间坐标系的Z轴，计算空间三角形的中心点的z坐标。

Images