为了提高四卫星定位系统的精度和工程可行性，将频差测量引入到四卫星TDOA（到达时间差）定位算法中。 TDOA / FDOA（到达频率差）定位算法用于优化四卫星定位的GDOP（精度的几何稀释）。 仿真结果表明，与TDOA定位相比，绝对位置测量精度对TDOA / FDOA定位精度的影响很小。 在相同条件下，TDOA / FDOA定位精度更高，在钻石配置情况下，其GDOP分布更均匀。 四星TDOA / FDOA的定位精度优于四星TDOA的定位精度。

参考文献《基于泰勒级数展开的蜂窝TDOA 定位算法》以及 《基于Chan氏算法和Taylor级数展开法的协同定位方法》对Taylor算法进行仿真；认定基站数目为5个；

室内定位tdoa算法，可以实现los和nlos环境下的模拟

Chan算法可将TDOA中的求解多个双曲线的非线性方程求解，化为带参数的伪线性方程，可大大降低运算量

关于chan 算法的定位精度分析，内置chan算法的matlab代码实现

本文是由Ho K.C.于2004年在IEEE Trans. Signal Process发表的。文章提出了一种TDOA和FDOA相结合的无源定位方法，并对CRLB进行了详细推导。

tdoa chan算法 基于chan算法的tdoa二维定位

主要用MATLAB 仿真了蜂窝网无线定位TDOA中经典的一些算法如CHAN ,TAYLOR,SI算法等并做了性能分析和比较。。希望对初学定位的同学有用

In this paper we propose acoustic direction of arrival (DOA) estimation with neural networks. Conventional signal processing tasks such as DOA estimation have benefited from recent advancements in deep learning, which leads to a data-driven approach that allows neural networks to be employed in a black-box manner. From traditional aspects, modern network models often lack interpretability when directly employed in signal processing realm. As an alternative, we introduce a learnable network from

基于Chan算法,提出了一种改进的到达时间差(TDOA)和到达角(AOA)混合三维定位算法。该算法的主要思想是将Chan算法推广到三维空间,并在TDOA误差方程组里附加AOA误差方程来构建三维形式的非线性方程组。为了有效地克服Chan算法的二值根模糊性问题,先使用加权最小二乘法(WLS)获取初始解或者估计;接着根据初始解分量之间的相关性,并基于约束加权最小二乘(CWLS)算法,重新建立方程以对初始估计进行修正。通过计算拉格朗日因子,获取最终位置估计。仿真结果表明,与直接将Chan算法推广到三维相比,该算法