1.一种融合凸优化与多目标粒子群的UWB定位方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：S1：初始化粒子群；种群大小为N，初始粒子速度为零，迭代次数为S；

S2：计算粒子的多个适应度值，并将粒子种群划分为C个子种群；

S3：判断是否符合迭代停止条件；

S4：若不符合条件，则计算每个子种群粒子的适应度值，并对子种群中的粒子进行选择性变异，对每个子种群进行独立的迭代更新，迭代次数为S；若符合条件，则计算外部种群并输出；

S5：更新子种群的外部种群；

S6：在子种群的外部种群中，随机选择一个作为该子种群的全局最优值；

S7：更新子种群中粒子的速度、位置、历史最优值；

S8：若所有的子种群都完成迭代，则跳转到S2重新划分子种群，否则跳转到S4继续子种群的迭代更新。

2.如权利要求1所述的一种融合凸优化与多目标粒子群的UWB定位方法，其特征在于：所述计算外部种群规则为：使用外部种群中粒子所有适应度值的总和作为该粒子的计算权重，总的适应度值越小，该粒子的权重就越大。

3.如权利要求1所述的一种融合凸优化与多目标粒子群的UWB定位方法，其特征在于：所述适应度值计算方法为：

其中Q表示固定噪声误差的协方差矩阵，表示为： h、Δd为中间变量； τi＝||ai-θ||2+ni； H

＝hhT；Z＝SST；a1,…,aN∈R2表示基站；i,r＝1,…,M；|cΔti-||ai-S||2+||ar-S||2|＜b；c为超宽带(UltraWideband,UWB)信号传播速度；利用凸优化工具CVX求解。

4.如权利要求1所述的一种融合凸优化与多目标粒子群的UWB定位方法，其特征在于：所述将粒子种群划分为C个子种群方法为：根据粒子适应度值的总和，对粒子群进行由小到大的排序并编号；第i个子种群由编号为i,i+C,i+2C,…,i+n*C的粒子组成，其中C表示子种群的数目。