1.一种抗强干扰的超宽带高精度定位系统，其特征在于，包括异常值剔除单元、观测数据精细筛选单元及目标定位单元；

所述异常值剔除单元用于对观测数据进行聚类并在此基础上进行异常值剔除；

所述观测数据精细筛选单元对每个超宽带设备的观测值进行最小化筛选；

所述目标定位单元用以实现目标位置的高精度估计定位。

2.根据权利要求1所述的一种抗强干扰的超宽带高精度定位系统，其特征在于，所述异常值剔除单元对数据进行聚类时将数据分成6类，即差异值分别为相同、小差异、一般差异，中等差异、较大差异、异常这6类。

3.根据权利要求1所述的一种抗强干扰的超宽带高精度定位系统，其特征在于，所述目标定位单元根据超宽带设备的观测几何建立观测方程组，再基于L2范数正则化改进最小二乘法实现目标位置的高精度估计。

4.根据权利要求1所述的一种抗强干扰的超宽带高精度定位系统的定位方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一：异常数据剔除；

步骤二：观测数据精细筛选；

步骤三：目标高精度定位。

5.根据权利要求4所述的一种抗强干扰的超宽带高精度定位系统的定位方法，其特征在于，所述步骤一异常数据剔除的具体方式为：首先，假设4个超宽带设备获取得到目标的观测距离分别为R0，R1，R2，R3，已知观测集(O1,O2,...,On)，其中每个观测都是一个4维向量,即第n次观测On＝[R0(n),R1(n),R2(n),R3(n)]，数据聚类的目标是找到满足下式的聚类Si(i＝1，2，…，6)式中ui是Si中所有观测集的均值；

通过下式把每个观测分配到聚类中，使得到聚类观测中心的平方和最小；

式中t是迭代次数，mi是聚类观测值的中心，具体计算如下：对于上一步得到的每一个聚类，以聚类中观测值的中心，作为新的观测均值中心点；

在干扰对情况下都存在异常值，这些观测数据数量总数远远少于正常数值的观测数据，因此对某个聚类对数据数量少于整个文件数据数量十分之一，就可判定为该类为异常值的数据聚类，并接下来剔除；反之，则提取该聚类的第一个观测数据作为该类的观测数据代表值。

6.根据权利要求4所述的一种抗强干扰的超宽带高精度定位系统的定位方法，其特征在于，所述步骤二观测数据精细筛选的具体计算为Rk＝min[Rk(S1),Rk(S2),Rk(S3),Rk(S4),Rk(S5)](k＝1，2，…，4)，min()为取最小值函数。

7.根据权利要求4所述的一种抗强干扰的超宽带高精度定位系统的定位方法，其特征在于，所述步骤三中目标高精度定位的具体方法为：设置目标位置(xt,yt,zt)，四个超宽带设备的坐标分别为(x0,y0,z0)、(x1,y1,z1)、(x2,y2,z2)、(x3,y3,z3)，由四个超宽带设备可提供四个观测方程：进一步化简可得：

Ap＝b         (5)式中观测矩阵为：

目标位置向量p为：

b向量为：

传统采用最小二乘法进行求解可得到目标位置估计值为：实际情况下，由于测量误差，观测方程组为：Ap≈b     (10)

随后引入L2范数正则化的方法，对上述最小二乘法进行改进，建立优化对目标函数如下：

式中模型参数λ>0；

对上式求导可得：

由上式等于0可推导得到改进最小二乘法模型的解为:最终得到目标位置估计值为: