最小二乘法和加权最小二乘法的非视距传播下的3个基站的二维坐标的TDOA定位性能对比，并给出matlab代码样例

最小二乘法和加权最小二乘法是两种常用的TDOA定位算法，在非视距传播下，它们的性能有所不同。以下是两种算法的matlab代码样例：

最小二乘法：

% 假设三个基站的坐标为 (x1,y1), (x2,y2), (x3,y3)
% t1, t2, t3 分别为各基站接收到信号的时间
% d1, d2, d3 分别为各基站到目标点的距离, 假设已知
d1 = 100; d2 = 120; d3 = 150;

% 构造方程组Ax=b
A = [2*(x2-x1), 2*(y2-y1); 2*(x3-x1), 2*(y3-y1)];
b = [d1^2-d2^2-x1^2+y1^2+x2^2-y2^2; d1^2-d3^2-x1^2+y1^2+x3^2-y3^2];

% 最小二乘法求解Ax=b
X = inv(A'*A)*A'*b;
x = X(1); y = X(2);

加权最小二乘法：

% 假设三个基站的坐标为 (x1,y1), (x2,y2), (x3,y3)
% t1, t2, t3 分别为各基站接收到信号的时间
% d1, d2, d3 分别为各基站到目标点的距离, 假设已知
d1 = 100; d2 = 120; d3 = 150;

% 构造方程组Ax=b
A = [2*(x2-x1), 2*(y2-y1); 2*(x3-x1), 2*(y3-y1)];
b = [d1^2-d2^2-x1^2+y1^2+x2^2-y2^2; d1^2-d3^2-x1^2+y1^2+x3^2-y3^2];

% 计算误差权重
w1 = 1/d1^2; w2 = 1/d2^2; w3 = 1/d3^2;
W = diag([w1, w2, w3]);

% 加权最小二乘法求解Ax=b
X = inv(A'*W*A)*A'*W*b;
x = X(1); y = X(2);

在非视距传播下，TDOA定位的误差受多种因素影响，如信号传播路径、信号强度等。因此，需要根据具体情况选择合适的定位算法和参数。