| 主权项 |
一种特征点处理方法，其特征在于，包括：根据N个特征点中每两个特征点能否聚为一类，建立矩阵S，所述矩阵S中的元素用于标识所述N个特征点中每两个特征点能否聚为一类，其中N为大于或等于2的整数；对所述矩阵S中的元素进行合并，得到矩阵S<sub>1</sub>，并对所述矩阵S<sub>1</sub>中的元素进行分类；去除所述矩阵S<sub>1</sub>中每一类元素对应的特征点中的孤立点，每一类元素对应的特征点中去除孤立点后剩余的特征点用于定位；每一类元素对应的特征点中，第一NLOS误差减去第二NLOS误差所得到的值大于预设值的特征点为所述孤立点；所述根据N个特征点中每两个特征点能否聚为一类，建立矩阵S包括：如<img file="FDA0001072989180000011.GIF" wi="458" he="120" />则所述N个特征点中对应的两个特征点能聚为一类，否则不能聚为一类；其中，n为噪声系统，<img file="FDA0001072989180000012.GIF" wi="1250" he="206" />c为光速，(x<sub>1</sub>,y<sub>1</sub>,z<sub>1</sub>)为特征点1的坐标，(x<sub>2</sub>,y<sub>2</sub>,z<sub>2</sub>)为特征点2的坐标，τ<sub>a,b</sub>(x<sub>1</sub>,y<sub>1</sub>,z<sub>1</sub>)为在特征点1测量的基站a、b的信号到达时间差，τ<sub>a,b</sub>(x<sub>2</sub>,y<sub>2</sub>,z<sub>2</sub>)为在特征点2测量的基站a、b的信号到达时间差，(x<sub>a</sub>,y<sub>a</sub>,z<sub>a</sub>)为基站a的坐标；其中，<img file="FDA0001072989180000013.GIF" wi="916" he="95" />所述对矩阵S中的元素进行合并，得到矩阵S<sub>1</sub>，并对所述矩阵S<sub>1</sub>中的元素进行分类包括：对所述矩阵S中包含相同元素的进行合并，并对相同元素所对应的特征点进行处理，得到所述矩阵S<sub>1</sub>；根据矩阵S<sub>1</sub>得到初次聚类结果，S<sub>1</sub>中每一行为数值为“1”的各列带表的特征点为同一类；根据<img file="FDA0001072989180000021.GIF" wi="875" he="71" />确定所述矩阵S<sub>1</sub>中每一类元素对应的特征点中每个特征点的第一NLOS误差，其中，<img file="FDA0001072989180000022.GIF" wi="1981" he="111" /><img file="FDA0001072989180000023.GIF" wi="669" he="79" />(x,y,z)为特征点坐标，τ<sub>a,b</sub>(x,y,z)为在坐标为(x,y,z)的特征点上测量得到的基站a、b的信号到达时间差；根据NLOS<sub>a,b</sub>(x,y)＝a<sub>1</sub>x+a<sub>2</sub>y+a<sub>3</sub>确定所述矩阵S<sub>1</sub>中每一类元素对应的特征点中每个特征点的第二NLOS误差，其中，a<sub>1</sub>至a<sub>3</sub>为系数，首先利用多个不同特征点求得的NLOS<sub>a,b</sub>(x,y)，再采用最小二乘法可求得该系数。 |
