在无线定位领域，多径效应是影响定位精度的主要因素之一。多径效应发生在无线信号在传播过程中遇到障碍物并产生反射、折射等现象，导致信号到达接收器的时间和强度发生变化。TDOA（Time Difference of Arrival）定位算法作为一种基于时间差测量的定位方法，其在MATLAB中的实现对多径效应的抵抗能力尤为重要。本文将探讨TDOA定位算法在MATLAB中的实现，并分析其对多径效应的抵抗能力。 TDOA定位算法在MATLAB中的实现需要考虑多径效应的影响。通过采用多天线技术、信号处理技术和机器学习方法，可以有效地提高TDOA定位算法对多径效应的抵抗能力。这些策略不仅可以提高定位精度，还可以增强算法在复杂环境下的鲁棒性。随着技术的不断发展，TDOA定位算法及其仿真方法将继续在无线定位领域发挥重要作用。 在实际应用中，TDOA定位算法的优化是一个复杂的过程，需要综合考虑多种因素。通过在MATLAB中进行仿真实验和性能分析，我们可以进一步提高TDOA定位算法的精度和鲁棒性，以满足各种应用场景的需求。通过不断的实验和优化，我们可以充分发挥TDOA定位算法在不同信号传播模型下的适应性和准

通过switch语法选择绘制不同条件的GDOP图，等高线间距50m（可自行调整），同时可绘制GDOP三维图。

基于论文An Approximately Efficient TDOA Localization Algorithm in Closed-Form for Locating Multiple Disjoint Sources With Erroneous Sensor Positions.pdf 的仿真实现 存在观测站位置误差情况下的TDOA定位，可以同时定位多个目标

 为长期演进计划（LTE）通信系统提出了一种采用干扰消除技术来改进信号到达时间差（TDOA）的移动台定位方法。该方法针对移动台在靠近小区中心时接收邻近小区基站信号会受到服务基站和其他基站信号以及噪声的干扰，从而导致定位精度下降的情况，首先在信号接收端重建干扰并且从接收信号中对其进行消除，然后基于正交频分复用（OFDM）通信系统使用相关估计法估算信号传播时间，最后通过加权最小二乘法估算移动台的位置坐标。在多径传播以及非视距（NLOS）传播无线环境中，仿真实验证明，采用该方法可以有效改善靠近小区中心的移动台的定位精度。

TDOA定位的Chan算法MATLAB源代码.pdf

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。

蜂窝网络 TDOA 定位方法的 Fang 算法研究及仿真.doc

为了减小到达时间差（time difference of arrival，TDOA）方法在定位过程中存在的系统测量噪声和非视距误差，提出了一种基于最优线性无偏估计的TDOA定位算法。该方法首先利用Chan算法计算定位初始位置，在初始位置处泰勒级数展开得到位置估计量的线性模型，并求取误差加权矩阵、系数矩阵及协方差矩阵等参数；然后采用加权最小二乘法对最终位置进行最优无偏估计，同时推导出定位误差的最小方差阵。仿真实验结果表明，在相同环境下该算法的定位精度优于Chan和Taylor算法，同时显著减小了算法的运算量。

matlab代码实现TDOA定位，内容简单实用，有需要的朋友请下载

说明：在室内定位中，有许多算法都是基于TDOA时间差来计算位置的，都要求4个基站或者更多基站，但是有时候基站数量比较少，导致不够4个，这个时候就需要使用采用较少基站就可以定位的算法，其中Fang算法就是其中一种。参考内容为19--21页内容。