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UWB定位都可以。

线性调频信号，LFM信号，chirp信号，驻定相位原理（POSP），泰勒展开，Taylor展开，脉冲压缩，匹配滤波，sinc，分辨率，峰值旁瓣比，积分旁瓣比

TaylorSeries.jl：一个julia包，用于在一个和几个自变量中进行泰勒多项式展开

参考了天线手册，对于阵列分布的天线进行泰勒函数权值

关于无线定位的各种TOA

针对室内环境影响定位精度的非视距传播(non-line-of-sight，NLOS)问题，在对基于到达时间差(time difference of arrival，TDOA)的超宽带(ultra wideband，UWB)室内定位模型和算法进行分析研究的基础上，提出了质心-Taylor混合定位算法。该算法利用对测距误差不敏感的质心算法对目标进行初始粗定位，然后将其作为Taylor级数展开法的迭代初值进行二次精细定位，并动态地将前期定位完毕的节点转化为后续定位过程的参考节点，最大限度地利用不断增加的已知信息

用于给阵列天线中的面阵的阵元激励进行泰勒加权

霉霉粉丝一枚( •̀ ω •́ )y 大二学生自己设计的网页，还有不足，请多指教(●'◡'●) 压缩包包含：源代码，网页页面，图片、音频、视频素材 页面包含：TS个人简介，TS专辑介绍，TS照片墙，TS社会生活介绍，设计者简介，TS2021.12.13庆生视频 下载下来不会使用的地方可以咨询我(*^_^*)

针对Taylor算法进行TDOA定位时，其初始估计位置的误差易导致Taylor算法不收敛和定位精度差的问题，提出一种基于自然选择的线性递减权重粒子群优化（W-SPSO）与Taylor算法协同定位的方法。该方法先通过W-SPSO算法得到一个初始估计位置（x，y），再通过Taylor算法在（x，y）处进行迭代运算得到最终定位结果。不同噪声情况下的仿真结果显示：W-SPSO与Taylor算法协同定位方法对MS坐标估计值的均方差（RMSE）小于标准PSO（粒子群优化）、SelPSO（基于自然选择的粒子群优化算法）、W-SPSO、Taylor以及Chan五种算法的RMSE。因此，所提出的定位方法在保留了SelPSO算法求解精度和收敛性的基础上，同时提高了全局搜索能力，使其具有更高的定位精度和收敛性。

John Shawe-Taylor在kernel这块属于泰斗级人物，这本书属于学习kernel method的最经典教材之一。