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龙图腾网获悉宁波大学申请的专利发射功率未知的基于混合RSS/AOA的无线传感网络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：CN114827928B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202210208492.8，技术领域涉及：H04W4/38；该发明授权发射功率未知的基于混合RSS/AOA的无线传感网络定位方法是由任瑞洁;李有明;胡文静;王旭芃设计研发完成，并于2022-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本发射功率未知的基于混合RSS/AOA的无线传感网络定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种发射功率未知的基于混合RSSAOA的无线传感网络定位方法，其在RSS测量模型、AOA方向角测量模型和AOA俯仰角测量模型的基础上，根据最小二乘准则构造原始非凸目标优化问题；利用半正定松弛技术和二阶锥松弛技术对根据最小二乘准则构造的原始非凸目标优化问题在引入变量后的等效描述中的变量或约束条件进行松弛，进而得到最终凸目标优化问题；利用混合半正定二阶锥规划技术对最终凸目标优化问题进行求解，联合估计得到目标节点的位置和发射功率；优点是能够确保未知变量的优化可以得到全局最优解且不受局部收敛的影响，从而能够有效提高定位精度，并且能够有效抑制测量噪声误差的影响。

本发明授权发射功率未知的基于混合RSS/AOA的无线传感网络定位方法在权利要求书中公布了：1.一种发射功率未知的基于混合RSSAOA的无线传感网络定位方法，其特征在于包括以下步骤： 步骤1：在无线传感网络内部署一个未知位置的目标节点和N个已知位置的锚节点，设定目标节点的发射功率未知；并在无线传感网络内建立一个三维坐标系作为参考坐标系，将目标节点在参考坐标系中的位置记为x，将第i个锚节点在参考坐标系中的位置记为ai；其中，N为正整数，N表示无线传感网络内部署的锚节点的数量，N≥3，1≤i≤N； 步骤2：在无线传感网络内目标节点发射的信号被每个锚节点接收，对锚节点接收到的信号用RSS测量模型进行描述，描述为：对锚节点接收到的信号用AOA方向角测量模型进行描述，描述为：对锚节点接收到的信号用AOA俯仰角测量模型进行描述，描述为：其中，RSS为接收信号强度，AOA为到达角度，Li表示由目标节点发射被第i个锚节点接收到的信号在传输路径上的路径损耗值，L0表示由目标节点发射的信号在参考距离d0处的参考路径损耗值，d0表示参考距离，γ表示路径损耗因子，γ∈[2.2,2.8]，符号“||||”表示求向量的模，||x-ai||表示目标节点与第i个锚节点之间的真实距离，ni表示由目标节点发射被第i个锚节点接收到的信号的强度测量噪声，ni服从以0为均值、以为方差的高斯分布，φi表示由目标节点发射被第i个锚节点接收到的信号的方向角测量值，mi表示由目标节点发射被第i个锚节点接收到的信号的方向角测量噪声，mi服从以0为均值、以为方差的高斯分布，表示由目标节点发射被第i个锚节点接收到的信号的俯仰角测量值，vi表示由目标节点发射被第i个锚节点接收到的信号的俯仰角测量噪声，vi服从以0为均值、以为方差的高斯分布，x1表示x的第1个分量即X轴上的分量，x2表示x的第2个分量即Y轴上的分量，x3表示x的第3个分量即Z轴上的分量，ai1表示ai的第1个分量即X轴上的分量，ai2表示ai的第2个分量即Y轴上的分量，ai3表示ai的第3个分量即Z轴上的分量； 步骤3：对进行等式变换，并且对噪声项进行一阶泰勒展开，得到噪声项近似表达式其中， 同样，对进行等式变换，并且对噪声项进行一阶泰勒展开，得到噪声项近似表达式ξi≈cix-ai,1≤i≤N；其中，ξi＝micosφix1-ai1+sinφix2-ai2，ci＝[-sinφi,cosφi,0]T，上标“T”表示向量的转置； 对进行等式变换，并且对噪声项进行一阶泰勒展开，得到噪声项近似表达式其中，k＝[0,0,1]T； 步骤4：在步骤3的基础上，根据最小二乘准则，构造原始非凸目标优化问题，描述为： 其中，min为取最小值函数； 步骤5：在原始非凸目标优化问题的描述中引入变量h,f,g,l,d,t，使原始非凸目标优化问题等效描述为： 其中，s.t.表示“受约束于……”，hi表示变量h的第i个分量，di表示变量d的第i个分量，fi表示变量f的第i个分量，li表示变量l的第i个分量，gi表示变量g的第i个分量； 步骤6：定义变量z＝xTx，η2＝τ；然后利用半正定松弛技术将z＝xTx松弛为利用二阶锥松弛技术将η2＝τ松弛为利用二阶锥松弛技术将di＝||x-ai||松弛为di≥||x-ai||；其中，I3表示3阶单位矩阵，表示矩阵为半正定矩阵； 步骤7：根据和 di≥||x-ai||，得到最终凸目标优化问题，描述为： 步骤8：利用混合半正定规划二阶锥规划技术对最终凸目标优化问题进行求解，得到x和L0各自的估计值。

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