Python 3.x 三边测量与非线性最小二乘法

我正在尝试使用三边测量法从信标位置查找用户距离。我有一个均方误差函数，我试图用非线性最小二乘法最小化它，但我没有得到正确的结果。感谢您的帮助。代码如下

def mse(self, user_pos, positions, distances):
    mse = 0.0
    for pos, dist in zip(positions, distances):
        distance = great_circle((user_pos[0], user_pos[1]), (pos[0], pos[1])).meters
        mse += math.pow(distance - dist, 2.0)
    return mse/len(positions)

def least_squares_func(self, positions, distances):
    # Returns users coordinates
    return least_squares(self.mse, [0,0], args=(positions, distances)).x

最小二乘法中的起始位置是[0,0]，但更改后，我没有得到太多不同的结果

输入示例： 职位=[（5.0，-6.0），（13.0，-15.0），（21.0，-3.0）]

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距离=[8.06,13.97,23.32]

大圆用于GPS，我们处理的是一个扁圆球体，用于信标。您必须使用简单的欧几里德度量来计算用户与每个信标之间的距离