chan算法（查恩）和Taylor（泰勒级数算法）的定位效果比较

用已有的4个基站的测距数据，分别用不同的算法(基于TOA的三边和最大似然，基于TDOA的Fang，Chan,Taylor，Friedland)计算出移动台的位置坐标。读者可以修改为自己的测距数据，实现未知节点的定位。

在不同数量基站下的CHAN算法、ＣＨＡＮ－Ｔａｙｌｏｒ算法的均方根误差对比，对算法都有中文注释，简单易懂

经典的Chan-Vese（CV）模型已在许多应用中采用。 为了提高其适用性和效率，已经开发了许多概括，例如Chan和Vese的矢量值图像两阶段模型。 矢量CV模型使用类似于将彩色图像转换为灰色图像的方法集成多通道信息。 当对象及其背景的强度接近时，此参数无效。 在这项研究中，经典的CV模型通过使用从通道到通道分割图像的策略将其用于彩色图像。 提出了一种多通道分段组合（MSC）方法来集成多级集合的信息。 为了克服通常的从信道到信道的方法不能很好地考虑不同信道之间的相关性的缺点，引入了一种新颖的多信道比率变换（MRT）。 并提出了一种变体HSV（VHSV）色彩空间，以使每个通道反射区域信息而不会失真。 实验结果表明，该方案可以更准确地进行分割，并且在时间成本上具有优势。 此外，该方法仅在具有八段彩色图像的情况下才有效，但是可以通过使用多相模型对其进行增强。

基于TDOA定位的Chan算法，han 算法是 TDOA 定位方法的一个很赞的 trick。但是很多方法一旦从学术的角度去看，就罩上了奇异的光环。TDOA，the time differnces of arrival，到达时间差。 Chan 算法1是非递归双曲线方程组解法，具有解析表达式解。其主要的特点为在测量误差服从理想高斯分布时，它的定位精度高、计算量小，并且可以通过增加基站数量来提高算法精度。该算法的推导的前提是基于测量误差为零均值高斯随机变量，对于实际环境中误差较大的测量值，比如在有非视距误差的环境下，该算法的性能会有显著下降。Chan 算法在考虑二维的情况下，可分为 只有三个 BS 参与定位 和 三个以上 BS 定位 两种。

图像分割代码，作者V. Lempitsky, A. Blake, C. Rother. Image Segmentation by Branch-and-Mincut. In proceedings of European Conference on Computer Vision (ECCV), October 2008.

用MATLAB实现TDOA无线定位算法，利用CHAN算法求解双曲线方程组获取信号发射源的位置。

这是chan-vese模型的matlab代码实现，对于c-v模型想了解的用户还是很有帮助的。

用于TDOA定位的CHAN算法，包括2维定位和3维定位的详细算法，以及对算法的验证程序，正确可直接运行。

对于做定位的人来说，是个基础并且很好的资源