帮我写一个基于AOA的多站定位算法

好的，下面是一个基于AOA的多站定位算法的伪代码：

1. 获取至少三个接收站接收到的信号，并测量每个信号的入射角度。
2. 根据接收站的位置和入射角度，计算每个信号源到每个接收站的距离。
3. 构建一个三元方程组，其中每个方程代表一个信号源到三个接收站的距离关系。
4. 解三元方程组，得到每个信号源的位置坐标。
5. 如果有多个信号源，则迭代上述步骤，直到所有信号源的位置坐标都被确定。

下面是一个基于AOA的多站定位算法的 Python 代码实现（假设有两个信号源）：

import numpy as np

# 三个接收站的位置坐标
receiver_positions = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

# 获取第一信号源的入射角度
angles_1 = np.array([30, 45, 60])

# 获取第二信号源的入射角度
angles_2 = np.array([60, 75, 90])

# 根据入射角度计算距离
distances_1 = np.array([np.linalg.norm(receiver_positions[i] - [0, 0]) * np.sin(np.deg2rad(angles_1[i])) for i in range(3)])
distances_2 = np.array([np.linalg.norm(receiver_positions[i] - [0, 0]) * np.sin(np.deg2rad(angles_2[i])) for i in range(3)])

# 构建三元方程组
A = np.array([
    [2*(receiver_positions[1][0]-receiver_positions[0][0]), 2*(receiver_positions[1][1]-receiver_positions[0][1]), 2*(receiver_positions[1][2]-receiver_positions[0][2])],
    [2*(receiver_positions[2][0]-receiver_positions[0][0]), 2*(receiver_positions[2][1]-receiver_positions[0][1]), 2*(receiver_positions[2][2]-receiver_positions[0][2])],
    [2*(receiver_positions[2][0]-receiver_positions[1][0]), 2*(receiver_positions[2][1]-receiver_positions[1][1]), 2*(receiver_positions[2][2]-receiver_positions[1][2])]
])

b = np.array([distances_1[0]**2 - distances_2[0]**2 + receiver_positions[0][0]**2 - receiver_positions[1][0]**2 + receiver_positions[0][1]**2 - receiver_positions[1][1]**2 + receiver_positions[0][2]**2 - receiver_positions[1][2]**2,
              distances_1[1]**2 - distances_2[1]**2 + receiver_positions[0][0]**2 - receiver_positions[2][0]**2 + receiver_positions[0][1]**2 - receiver_positions[2][1]**2 + receiver_positions[0][2]**2 - receiver_positions[2][2]**2,
              distances_1[2]**2 - distances_2[2]**2 + receiver_positions[1][0]**2 - receiver_positions[2][0]**2 + receiver_positions[1][1]**2 - receiver_positions[2][1]**2 + receiver_positions[1][2]**2 - receiver_positions[2][2]**2])

# 解三元方程组
source_positions = np.linalg.solve(A, b)

print("第一个信号源的位置坐标：", source_positions)

# 更新距离和方程组，计算第二个信号源的位置坐标
distances_2 = np.array([np.linalg.norm(receiver_positions[i] - source_positions) * np.sin(np.deg2rad(angles_2[i])) for i in range(3)])

b = np.array([distances_1[0]**2 - distances_2[0]**2 + receiver_positions[0][0]**2 - receiver_positions[1][0]**2 + receiver_positions[0][1]**2 - receiver_positions[1][1]**2 + receiver_positions[0][2]**2 - receiver_positions[1][2]**2,
              distances_1[1]**2 - distances_2[1]**2 + receiver_positions[0][0]**2 - receiver_positions[2][0]**2 + receiver_positions[0][1]**2 - receiver_positions[2][1]**2 + receiver_positions[0][2]**2 - receiver_positions[2][2]**2,
              distances_1[2]**2 - distances_2[2]**2 + receiver_positions[1][0]**2 - receiver_positions[2][0]**2 + receiver_positions[1][1]**2 - receiver_positions[2][1]**2 + receiver_positions[1][2]**2 - receiver_positions[2][2]**2])

source_positions = np.linalg.solve(A, b)

print("第二个信号源的位置坐标：", source_positions)

注意，上述代码中的距离计算公式假设信号源在三维空间中的高度为0。如果信号源的高度不为0，则需要使用三维距离公式计算距离。另外，上述代码假设所有信号源的入射角度都能被三个接收站测量到，实际中可能存在无法测量到所有入射角度的情况。