用MATLAB编写，4个基站的基于TDOA的Chan-Taylor混合加权算法定位。最普通的Chan-Taylor算法，将Chan算法计算出来的估计值作为Taylor级数展开法的迭代初始值带入，之后合理设置Chan算法和Taylor级数展开法的加权系数来提高精度。采取循环采样5000次，基站位置，标签节点位置，系统噪声标准差都已经预设置好，可以根据要求自己修改。本代码使用的衡量指标是累积分布函数CDF，也可以自己改成均方误差RMSE。下载后可以直接运行。可以用于TDOA定位算法的改进或者比较或者

用MATLAB编写，4个基站的基于TDOA的Taylor级数展开法定位。采取循环采样5000次，基站位置，标签节点位置，系统噪声标准差都已经预设置好，可以根据要求自己修改。本代码使用的衡量指标是累积分布函数CDF，也可以自己改成均方误差RMSE。下载后可以直接运行。可以用于TDOA定位算法的改进或者比较或者UWB定位都可以。

用MATLAB编写，4个基站的基于TDOA的算法混合比较。里面的算法是我前面发的四种算法，Chan算法，Taylor级数展开法，改进Chan算法，Chan-Taylor加权算法。循环采样5000次，基站位置，标签节点位置，系统噪声标准差都已经预设置好，可以根据要求自己修改。本代码使用的衡量指标是累积分布函数CDF，也可以自己改成均方误差RMSE。下载后可以直接运行。可以用于TDOA定位算法的改进或者比较或者UWB定位都可以。

在室内环境下对目标进行无线定位时，由于障碍物的遮挡而造成的非视距（NLOS）误差对定位精度产生了很大的影响。针对此问题，对利用超宽带（UWB）技术测量得到的到达时间差（TDOA）数据进行残差分析，首先鉴别测得的数据中是否存在NLOS误差，然后针对存在NLOS误差的情况，提出将Fang算法得到的定位结果作为泰勒级数展开法的初始定位值，组成Fang-Taylor级数联合算法来计算NLOS情况下的定位结果。而对于视距（LOS）情况下测得的数据，仍采用单一的Fang算法进行计算。仿真对比实验表明，Fan