如何在水下被动定位系统中应用MATLAB进行基于时间到达差(TDOA)的定位，并结合分布式声学通信网络进行导航？请提供相应的MATLAB代码示例。

为了实现基于时间到达差(TDOA)的水下被动定位并通过MATLAB代码进行导航，我们首先需要了解TDOA定位的基本原理。时间到达差定位方法依赖于多个传感器接收同一声源发出的信号，并通过计算信号到达不同传感器的时间差来确定声源的位置。在水下环境里，这种方法特别有效，因为它不依赖于声源本身的移动。

参考资源链接：[水下被动定位技术与MATLAB实现](https://wenku.csdn.net/doc/2v2jsq79ob?spm=1055.2569.3001.10343)

分布式声学通信网络为TDOA定位提供了多个空间分布的接收点，增加了定位的准确性。这些接收点可以是安装在不同位置的水听器或声纳设备。在MATLAB中，我们可以通过建立相应的模型来模拟这一过程。

下面是一个简化的MATLAB代码示例，展示了如何实现TDOA定位算法：

    % 假设有三个传感器位置
    sensor_pos = [0, 0; 0, 1; 1, 0];
    % 声源位置
    source_pos = [0.5, 0.5];
    % 声速
    speed_of_sound = 1500; % m/s
    % 计算真实到达时间
    real_time = sqrt(sum((sensor_pos - source_pos).^2)) / speed_of_sound;
    % 添加测量噪声
    time_diff = real_time' + (rand(size(real_time)'') - 0.5) * 0.05;
    % 矩阵A，用于求解线性最小二乘问题
    A = [-1, 1, 0; -1, 0, 1];
    % 初始猜测位置
    initial_guess = [0, 0];
    % 使用lsqnonlin函数进行非线性最小二乘求解
    [source_pos_est, ~] = lsqnonlin(@(p) fcn(p, A, time_diff, speed_of_sound), initial_guess, [], [], sensor_pos);
    % 输出估计位置
    disp(source_pos_est);

    function time_diff_est = fcn(p, A, time_diff, speed_of_sound)
        % 传感器位置与估计声源位置之间的距离
        dist = sqrt(sum((sensor_pos - repmat(p, size(sensor_pos, 1), 1)).^2, 2));
        % 估计到达时间差
        time_diff_est = A * (dist / speed_of_sound) - time_diff;
    end

在上述代码中，我们首先定义了传感器的位置、声源的真实位置、声速以及添加了测量噪声的真实到达时间。然后，我们构建了一个线性方程组来估计时间差，并利用MATLAB的`lsqnonlin`函数来求解最小二乘问题，以找到声源位置的估计值。

本代码示例提供了TDOA定位的基本实现框架，但在实际应用中，可能需要考虑更多的因素，如多路径效应、声波折射、传感器校准和同步等。《水下被动定位技术与MATLAB实现》一文中提供了更为复杂和详细的实现，对于想要深入了解水下定位技术的工程师和科研人员来说，是一份宝贵的参考资料。

参考资源链接：[水下被动定位技术与MATLAB实现](https://wenku.csdn.net/doc/2v2jsq79ob?spm=1055.2569.3001.10343)