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。

【WSN定位】基于chan算法、fang算法、taylor算法和最小二乘定位算法lsm实现目标定位matlab源码.zip

使用C++实现的辐射源时差定位CHAN算法和Taylor算法。采用已知位置的四个站点对1个辐射源采集信号，然后根据这四路数据的时差进行计算，得到精确的辐射源XYZ坐标，实现对辐射源的无源定位。

用于室内定位的MATLAB参考代码，本代码不能直接使用，必须结合所设计的模型加以修改，本文件包含卡尔曼滤波算法，chan氏，奇异值抛弃和整体偏移法等

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。

基于TDOA的经典定位算法分为两类，一类是可以求出解析解的算法，如Fang算法、Chan算法的；另一类是迭代算法，如Taylor算法。 进行了Taylor算法的推导与matlab代码的实现

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