纯方位无源定位与无人机编队鲁棒调整-圆形/锥形编队统一框架

项目面向无法直接获得距离、只接收方位角信息的无人机编队定位与校正问题。核心目标不是单次求一个坐标，而是同时回答匿名发射机身份是否可辨、需要多少额外观测、圆形与锥形编队怎样选择锚点和轮换发射组、噪声及掉线下是否仍能收敛。系统由可识别性碰撞审计、离散编号枚举、连续位置反演、圆形编队增益选择、锥形拓扑轮换、雅可比秩证书和压力测试组成。业务/实验流程是先给定基准无人机与局部先验，枚举匿名组合并审计碰撞，再用非线性最小二乘反演位置；随后按最大最弱信息选择锚点，轮换发射组迭代调整，最后在角度噪声、参考点误差与接收掉线下评估。

我负责统一建模、算法实现、证据冻结和论文交付。实现使用 NumPy 构造方位观测与几何残差，使用 SciPy least_squares 求连续位置，以组合枚举处理匿名编号，再用锚点信息强度和留出集选择控制增益。圆形编队从7.415 m初始RMSE迭代24轮至0.008905 m，固定基线为4.127 m；锥形编队的商空间雅可比秩达到预期26/26，闭环形状RMSE约6.14×10^-5 m。匿名身份在12.1 m局部先验下56种组合均唯一，560次无噪声受限试验RMSE为5.867×10^-14 m；但扩大到20 m先验出现6个碰撞，因此我没有把结果写成无条件全局唯一。0.5°噪声下中位误差约2.207 m，10%阶段接收掉线时全员更新率降至45%，这些负面边界也被保留。难点在可识别性、匿名组合和刚体自由度，我用碰撞搜索、秩证书、增益留出与压力矩阵分别解决。