TDOA定位模式较TOA定位模式具有标签容量大和功率低而节能的优点，但也存在价格较TOA硬件昂贵的缺点。本文主要介绍一种TDOA定位模式下约束最小二乘（CWLS）算法。

    首先，我们给出TDOA观测值随机生成的基本方程：

    然后，移项后平方将其转化成LS的标准形式，从而有：

    然后，由于变量sita中存在三个未知数，并且相互之间存在约束关系，故而将约束关系附加到最小二乘准则后面，从而构成CWLS的标准形式：

    最后，为了解决约束类优化问题。通常的做法是将有约束问题转化为无约束优化问题。因此，拉格朗日方法得到应用，从而有以下的拉格朗日形式（拉格朗日乘子对定位精度的高低具有非常重要的作用）：

    上面的表达式，不仅要估计标签坐标sita，还需要准确估计拉格拉朗日乘子。因此，一些优化算法应运而生，比如各种迭代估计的算法（略）。

    作为仿真例子，我们给出一部分TDOA数据仿真代码：

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