下载文档原格式
文章编号1005-0388（2002）06-0633-04一种TDOA /AOA 混合定位算法及其性能分析!邓平李莉范平志（西南交通大学移动通信研究所，四川成都610031）摘要在蜂窝移动通信系统中，智能天线阵列的应用使得服务基站（BS ）能提供较准确的移动台（MS ）电波到达角（AOA ）测量值，从而可以用于对移动台的定位估计。
文中对文献［1］的电波到达时间差（TDOA ）定位算法进行了改进，提出了一种既能继承原算法的优良性能，又可充分利用AOA 测量值信息提高定位性能的TDOA /AOA 混合定位算法，该算法还具有解析表达式解。
仿真结果表明，只要AOA 测量值达到一定精度，该算法就能取得比文献［1］的单纯TDOA 定位算法更好的性能。
关键词到达时间差，到达角，移动台，加权最小二乘算法中图分类号TN929.53文献标识码AA hybrid TDOA /AOA location algorithm andits performance analysisDENG PingLI LiFAN Ping-zhi（Institute of Mobile Communication ，Southwest Jiaotong Uniuersity ，Chengdu Sichuan 610031，China ）Abstract In ceiiuiar mobiie communication systems ，due to the appiication of smart array an-tenna ，it is possibie for serving base station （BS ）to deiiver accurate angie of arrivai （AOA ）measurement of mobiie station （MS ）radio wave.In this paper ，a time difference of arrivai （TDOA ）iocation aigorithm in reference ［1］is extended to a TDOA /AOA hybrid iocation aigo-rithm which can not oniy inherit the good performance of the originai aigorithm ，but aiso im-prove the iocation accuracy by making fuii use of the AOA measurement.The new aigorithm ai-so has a ciosed-form soiution which has been derived in this paper.Simuiation shows that ，if a reasonabie precision of the AOA measurement is achieved ，much better iocation performance can be obtained ，compared with the singie TDOA iocation aigorithm in reference ［1］.Key wordsTDOA ，AOA ，MS ，WLS aigorithm1引言在蜂窝网络中提供对移动台（MS ）的定位服务即将成为各种蜂窝网络必须具备的基本功能［2］。
基于信号到达角度的定位算法是一种利用无线信号的到达角度信息来确定目标位置的方法。
这种算法通常应用于无线通信系统中，如Wi-Fi、蓝牙和移动通信等。
以下是一些常见的基于信号到达角度的定位算法：1. 到达时间差（Time of Arrival, TOA）：通过测量信号从发射端到接收端的传输时间，可以计算出信号的传播距离。
然后，根据发射端和接收端的已知位置，可以使用三角定位法确定目标的位置。
这种方法的精度受到时钟同步误差的影响。
2. 到达角度（Angle of Arrival, AOA）：通过测量信号到达接收端的入射角，可以计算出信号的传播距离。
然后，根据发射端和接收端的已知位置，可以使用三角定位法确定目标的位置。
这种方法的精度受到角度测量误差的影响。
3. 到达时间差和到达角度联合定位（Joint Time Difference and Angle of Arrival, JTDOA）：通过同时测量信号的到达时间和到达角度，可以提高定位精度。
这种方法通常需要多个基站协同工作，以实现对目标的精确定位。
4. 最小二乘法（Least Squares, LS）：这是一种常用的数学优化方法，用于求解线性方程组。
在基于信号到达角度的定位问题中，可以通过最小化测量值与预测值之间的平方误差之和来求解目标的位置。
5. 最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）：这是一种统计学方法，用于估计概率模型中的参数。
在基于信号到达角度的定位问题中，可以通过最大化观测数据与理论模型之间的似然函数来估计目标的位置。
6. 粒子滤波（Particle Filter, PF）：这是一种非线性滤波方法，用于处理非线性和非高斯系统的状态估计问题。
在基于信号到达角度的定位问题中，可以使用粒子滤波器来实时估计目标的位置和状态。
TDOA定位的Chan算法MATLAB源代码func on [POS_ref,POS1,POS2,POS3,POS4] = TDOA_chan(R,Pbs,Q)%% TDOA定位定位Chan算法%*********************************************************% CHAN算法,假设移动台与各基站位置较近,需进行三四WLS计算% 输入参数:% R(N-1×1): TDOA测量值% Pbs(N×2): 基站的坐标,第一列为X,第二列为Y;参考基站坐标位于第一行% 输出参数:% POS_ref(2X1):第一次WLS的估计结果,作为参考作最终定位结果的判决% POS1(2X1) :定位结果1% POS2(2X1) :定位结果2% POS3(2X1) :定位结果3% POS4(2X1) :定位结果4%这段程序用于自己产生算法输入参数,用于算法测试% delta = 10; %TDOA测量误差的标准差,用于产生Q矩阵% M=4; %参考基站外的基站数量% Xb = 20;Yb = 100; %参考的基站坐标% X = zeros(M,2);% a = 2*pi/M;% for i=1:M %生成其他基站的坐标% X(i,1) = 400*cos(a*(i-1));% X(i,2) = 400*sin(a*(i-1));% end% Xreal = -150;Yreal = 200;%移动台真实坐标% %产生TDOA测量结果% Rb = sqrt((Xreal - Xb)^2+(Yreal - Yb)^2);%移动台到基站的真实距离% N = normrnd(0,delta,1,M);%产生TDOA测量误差% Kb = Xb^2+Yb^2;% R = zeros(M,1);% for i=1:M %产生TDOA测量值% R(i) = -Rb+sqrt((Xreal - X(i,1))^2+(Yreal - X(i,2))^2)+N(i);% end% Q = (0.5*eye(M)+0.5*ones(M))*(delta^2);% Pbs = [Xb Yb;X];% N = 5;% [POS_ref POS1 POS2 POS3 POS4] = TDOA_chan(R,Pbs,Q)N = size(Pbs,1);K = zeros(1,N);K = Pbs(:,1).^2 + Pbs(:,2).^2;ha = 0.5*(R.^2-K(2:N)+K(1))Ga = -[Pbs(2:N,1)-Pbs(1,1) Pbs(2:N,2)-Pbs(1,2) R]%计算第一次WLS估计结果（远距算法）Za = inv(Ga.'*inv(Q)*Ga)*Ga.'*inv(Q)*ha;Ba = diag(Va);Fa = Ba*Q*Ba;Zacov = inv(Ga.'*inv(Fa)*Ga);%第一次ＷＬＳ计算（近距算法）Va2 = sqrt((Za2(1)-Pbs(2:N,1)).^2+(Za2(2)-Pbs(2:N,2)).^2);Ba2 = diag(Va2);Fa2 = Ba2*Q*Ba2;Zacov2 = inv(Ga.'*inv(Fa2)*Ga);%第二次ＷＬＳ计算（近距算法）Gb = [1 0;0 1;1 1];Bb2 = [Za2(1)-Pbs(1,1) 0 0;0 Za2(2)-Pbs(1,2) 0;0 0 sqrt((Za2(1)-Pbs(1,1))^2+ (Za2(2)-Pbs(1,2))^2)];Fb2 = 4*Bb2*Zacov2*Bb2;POS_ref = Za2(1:2,1); %第一次WLS的估计结果,作为参考作最终定位结果的判决POS1 = sqrt(Zb2)+Pbs(1,:).'; %定位结果1POS2 = -sqrt(Zb2)+Pbs(1,:).';%定位结果2POS3 = [-sqrt(Zb2(1));sqrt(Zb2(2))]+Pbs(1,:).';%定位结果3POS4 = [sqrt(Zb2(1));-sqrt(Zb2(2))]+Pbs(1,:).';%定位结果4源代码运行结果展示037附图1.emf。
function [POS_ref,POS1,POS2,POS3,POS4] = TDOA_chan(R,Pbs,Q)%% TDOA定位定位Chan算法%*********************************************************% CHAN算法,假设移动台与各基站位置较近,需进行三四WLS计算% 输入参数:% R(N-1×1): TDOA测量值% Pbs(N×2): 基站的坐标,第一列为X,第二列为Y;参考基站坐标位于第一行% 输出参数:% POS_ref(2X1):第一次WLS的估计结果,作为参考作最终定位结果的判决% POS1(2X1) :定位结果1% POS2(2X1) :定位结果2% POS3(2X1) :定位结果3% POS4(2X1) :定位结果4 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%这段程序用于自己产生算法输入参数,用于算法测试% delta = 10; %TDOA测量误差的标准差,用于产生Q矩阵% M=4; %参考基站外的基站数量% Xb = 20;Yb = 100; %参考的基站坐标% X = zeros(M,2);% a = 2*pi/M;% for i=1:M %生成其他基站的坐标% X(i,1) = 400*cos(a*(i-1));% X(i,2) = 400*sin(a*(i-1));% end% Xreal = -150;Yreal = 200;%移动台真实坐标% %产生TDOA测量结果% Rb = sqrt((Xreal - Xb)^2+(Yreal - Yb)^2);%移动台到基站的真实距离% N = normrnd(0,delta,1,M);%产生TDOA测量误差% Kb = Xb^2+Yb^2;% R = zeros(M,1);% for i=1:M %产生TDOA测量值% R(i) = -Rb+sqrt((Xreal - X(i,1))^2+(Yreal - X(i,2))^2)+N(i);% end% Q = (0.5*eye(M)+0.5*ones(M))*(delta^2);% Pbs = [XbYb;X];% N = 5;% [POS_ref POS1 POS2 POS3 POS4] = TDOA_chan(R,Pbs,Q) %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%N = size(Pbs,1);K = zeros(1,N);K = Pbs(:,1).^2 + Pbs(:,2).^2;ha = 0.5*(R.^2-K(2:N)+K(1))Ga = -[Pbs(2:N,1)-Pbs(1,1) Pbs(2:N,2)-Pbs(1,2) R]%计算第一次WLS估计结果（远距算法）Za = inv(Ga.'*inv(Q)*Ga)*Ga.'*inv(Q)*ha;Ba = diag(Va);Fa = Ba*Q*Ba;Zacov = inv(Ga.'*inv(Fa)*Ga);%第一次ＷＬＳ计算（近距算法）Va2 = sqrt((Za2(1)-Pbs(2:N,1)).^2+(Za2(2)-Pbs(2:N,2)).^2);Ba2 = diag(Va2);Fa2 = Ba2*Q*Ba2;Zacov2 = inv(Ga.'*inv(Fa2)*Ga);%第二次ＷＬＳ计算（近距算法）Gb = [1 0;0 1;1 1];Bb2 = [Za2(1)-Pbs(1,1) 0 0;0 Za2(2)-Pbs(1,2) 0;0 0 sqrt((Za2(1)-Pbs(1,1))^2+(Za2(2)-Pbs(1,2))^2)]; Fb2 = 4*Bb2*Zacov2*Bb2;POS_ref = Za2(1:2,1); %第一次WLS的估计结果,作为参考作最终定位结果的判决POS1 = sqrt(Zb2)+Pbs(1,:).'; %定位结果1POS2 = -sqrt(Zb2)+Pbs(1,:).';%定位结果2POS3 = [-sqrt(Zb2(1));sqrt(Zb2(2))]+Pbs(1,:).';%定位结果3POS4 = [sqrt(Zb2(1));-sqrt(Zb2(2))]+Pbs(1,:).';%定位结果4。
声源定位的算法原理声源定位算法是通过分析和处理音频信号，确定声源的位置或方向。
常见的声源定位算法包括交叉相关法、泛音法、多麦克风阵列法等。
下面将详细介绍这些算法的原理。
1.交叉相关法：交叉相关法是一种经典的声源定位算法。
它基于两个麦克风之间的时间差（Time Difference of Arrival，简称TDOA）来确定声源的位置。
首先，通过两个麦克风接收到的声音信号计算出它们的自相关函数。
然后，两个自相关函数进行互相关运算，得到互相关函数。
根据互相关函数的峰值位置，可以通过时间差来确定声源的方向。
具体步骤如下：-麦克风接收到的声音信号进行滤波和采样。
-计算出两个麦克风的自相关函数。
-对两个自相关函数进行互相关运算，得到互相关函数。
-找到互相关函数的峰值位置，根据时间差计算声源的方向。
2.泛音法：泛音法是一种利用声音的频率特征来确定声源方向的算法。
声音在传播过程中会发生多次反射，形成泛音。
这些泛音在不同位置的麦克风上的相对振幅会发生变化。
通过分析不同麦克风上的频率响应，可以确定声源的位置。
具体步骤如下：-通过多个麦克风接收到的声音信号计算频谱。
-分析不同麦克风上的频谱，在频域上找到波峰位置。
3.多麦克风阵列法：多麦克风阵列法是一种基于信号处理技术的声源定位算法。
它利用多个麦克风接收到的声音信号之间的差异来确定声源的方位。
通过利用阵列中的多个麦克风之间的时延差、振幅差和相位差等信息，可以实现高精度的声源定位。
-设置一个具有多个麦克风的阵列。
-同时接收到来自不同麦克风的声音信号，并利用信号处理技术进行预处理。
-通过计算麦克风之间的时延差、振幅差和相位差等信息，确定声源的位置。
声源定位算法在很多领域都有广泛的应用，如语音识别、视频会议、智能家居等。
通过对声音信号的分析和处理，可以准确地确定声源的位置和方位，为人们提供更多便利和服务。
基于最大似然准则的CHAN改进算法汪子嘉;于宏毅;胡!鹏【摘要】Chan algorithm is a classical and effective solving algorithm for TDOA (time difference of arrival)localisation with closed-formsolution,however,in practical application there exists some difficulties and deficiencies.In this paper we first illustrate the solutions set ofChan algorithm in 2-D plane,and propose a maximum likelihood criterion-based location ambiguity removal method to obtain the onlyfinalsolution.Secondly,aiming at the phenomenon that the location accuracy of Chan algorithm decreases obviously at large TDOA measuringerror,we propose a method to modify the position estimation obtained by Chan algorithm,which is based on approximate maximum likelihood,to improve its location performance.At last,the results of simulations show that the improvement measures proposed on Chan algorithm arefeasible and effective.%Chan算法是一种经典的具有闭式解的高效时差定位解算算法，但在实际应用中却存在一些困难和不足。
无线定位方法是指分析接收到的无线电波信号的特征参数，然后根据特定算法计算被测对象的位置（二维/三维坐标：经度、纬度、高度）。
UWB定位技术常用的无线定位方法有如下几种：信号强度分析法（RSS）、到达角度定位法（AOA）、到达时间定位法（TOA）、到达时间差定位法（TDOA）。
到达角度定位（AOA）和信号强度分析法（RSS）AOA通过获取被测点到两个接收机的信号到达角度进行定位，需要配置复杂的天线系统，且角度误差对定位精度的影响远比测距误差大。
RSS则根据信号的传播模型，利用接收信号的强度与信号传播距离的关系，对目标进行定位。
这种方法的定位覆盖距离较近，且对信道传输模型的依赖性非常大，多径以及环境条件的变化都会使其精度严重恶化，特别是距离估计的精度与信号的带宽无关，不能发挥 UWB 带宽大的优势。
所以，RSS和AOA方法一般不单独用于UWB定位，只能作为辅助手段进行初级粗定位，UWB定位技术实现精确定位主要依靠精密测距完成。
到达时间定位（TOA）被测点（标签）发射信号到达 3 个以上的参考节点接收机（基站），通过测量到达不同接收机所用的时间，得到发射点与接收点之间的距离，然后以接收机为圆心，所测得的距离为半径做圆，3 个圆的交点即为被测点所在的位置。
但是TOA要求参考节点与被测点保持严格的时间同步，多数应用场合无法满足这一要求。
该方法实现过程中，需要测得UWB定位标签与每个基站的距离信息，从而定位标签需要与每个基站进行来回通信，因此定位标签功耗较高。
该定位方法的优势在于在定位区域内外（基站围成区域的内外），都能保持很高的定位精度。
到达时间差定位（TDOA）TDOA 是基于到达时间差定位，系统中需要有精确时间同步功能。
时间同步有两种：一种是通过有线做时间同步，有线时间同步可以控制在0.1ns 以内，同步精度非常高，但由于采用有线，所有设备要么采用中心网络的方式，要么采用级联的方式，但增加了网络维护的复杂度，也增加了施工的复杂度，成本升高。
基于到达时间差的定位算法
基于到达时间差的定位算法（TDOA）是一种无线定位技术。
与传统的到达时间（TOA）算法不同，TDOA不是通过检测信号到达的绝对时间来确定移动台的位置，而是通过检测信号到达两个基站的时间差来计算位置。
这种算法降低了对时间同步的要求。
TDOA算法使用三个不同的基站来测量两个TDOA值。
移动站位于由这两个TDOA值决定的双曲线的交点上。
CDMA是一种非功率敏感系统，因此信号衰减对时间测量的精度影响较小。
TDOA值的获取通常有两种形式：一种是通过移动台到达两个基站的时间TOA，取其差值来获得；另一种是利用副站到达时间与主站到达时间的时间差。
在定位计算中，将到达时间差乘以光速，可以得到目标到各副站与总站的距离差。
这个距离差还可以通过目标到主站的距离减去目标到副站的距离来直接得到。
最后，通过解方程组可以得到目标的位置坐标。
基于TDOA的定位算法具有较高的定位精度和可靠性，尤其适用于室内定
位和复杂环境下的定位。
但需要注意的是，该算法需要多个基站接收到信号，且需要处理复杂的数学计算和数据同步问题。
TDOA（Time Difference of Arrival）到达时间差算法是一种在无线通信、雷达和声学等领域广泛应用的定位技术。
该算法通过测量信号到达不同接收点的时间差，结合已知接收点的位置信息，计算出信号源的位置。
TDOA算法具有高精度、高可靠性和适应性强等优点，因此在许多实际应用中发挥着重要作用。
一、TDOA算法的基本原理TDOA算法的基本原理是基于信号在不同接收点之间的传播时间差来定位信号源。
当信号源发出信号时，信号会同时传播到多个接收点。
由于信号传播速度已知（例如电磁波在空气中的传播速度约为光速），可以通过测量信号到达不同接收点的时间差，来计算出信号源与接收点之间的距离差。
进而，利用三角定位或最小二乘法等数学方法，可以解算出信号源的具体位置。
二、TDOA算法的实现步骤部署接收点：在待定位区域内部署多个接收点，确保信号源发出的信号能够覆盖到所有接收点。
接收点的位置信息需要已知，并且要求接收点之间的相对位置关系精确。
测量时间差：当信号源发出信号时，各个接收点会同时开始计时。
当接收到信号时，记录信号到达的时间戳。
通过比较不同接收点之间的时间戳，可以得到信号到达各接收点的时间差。
计算距离差：根据信号传播速度和测量得到的时间差，可以计算出信号源与各个接收点之间的距离差。
定位计算：利用已知的接收点位置信息和计算得到的距离差，通过三角定位或最小二乘法等方法，解算出信号源的具体位置。
三、TDOA算法的关键技术同步技术：TDOA算法要求各个接收点之间的计时必须高度同步。
因此，需要采用精确的同步技术，如GPS授时、原子钟等，以确保各个接收点之间的时间差测量准确。
信号处理技术：在实际应用中，信号可能会受到多径效应、噪声干扰等因素的影响，导致时间差测量不准确。
因此，需要采用先进的信号处理技术，如滤波、去噪、波形识别等，以提高时间差测量的精度。
优化算法：为了提高定位精度和计算效率，需要采用优化算法对TDOA算法进行改进。
基于移动网络和地图匹配的TDOA定位算法刘艳林;彭大芹;黄德玲【摘要】为了满足越来越多的对位置信息的需求,提出了一种基于移动网络和地图匹配的TDOA定位.一方面,采用移动网络信息,引入基于Chan算法的TDOA定位对用户定位,不仅极大地减少了运算量和复杂度,而且有效避免了GPS数据遇到"城市峡谷"而造成的数据缺失,同时减少了终端安装GPS设备产生的费用.另一方面,利用地图匹配对移动网络的定位进行修正,增加了定位精确度.仿真结果验证了算法的可行性和有效性,表明了该算法具有较高的定位精度.【期刊名称】《邮电设计技术》【年(卷),期】2017(000)005【总页数】5页(P43-47)【关键词】移动网络;地图匹配;GPS;TDOA定位;Chan算法【作者】刘艳林;彭大芹;黄德玲【作者单位】重庆邮电大学,重庆 400065;重庆邮电大学,重庆 400065;重庆邮电大学,重庆 400065【正文语种】中文【中图分类】TN929.5传统的定位技术主要是基于全球定位系统（GPS）［1-2］。
然而随着科技的发展，尤其是移动网络的飞速发展，传统定位技术的弊端就逐渐显露出来了。
例如，传统的数据获取必须通过装有GPS的设备，这样带来了诸如设备投资大、成本高等问题；再者，在高楼如林的城市中，收集的GPS数据往往会因为遇到“城市峡谷”、遮挡物等而获取失败［3-5］。
因此，继续使用GPS数据进行定位已经不是最佳的选择了。
移动网络的发展、普及，为定位技术的发展提供了一定的契机。
基于移动网络的定位只是在现有网络设施的基础上提供一种增值业务，其具有成本较低、投资小、发展潜力大等优点，使得其应用价值备受青睐［6-7］。
但由于移动网络的定位精度一般在50～1 000 m，若要满足用户精确、可靠地定位，还是有一定的差距［8-9］。
因此，本文提出了一种结合移动网络和地图匹配的定位技术。
通过移动网络和地图匹配组合的定位技术满足了人们对位置定位的需求［10］。
基于TD oA对卫星移动电话的高精度定位系统设计与工程实现文丨国家无线电监测中心李安平摘要：n前，随着卫星通倍技术及应用的不断发m,B星梠关产收日趋成熟。
以卫星移动电话为典咽代表的卫星应用If丨于其跨国接入、不受信号覆盖约束等特点，在丨E丨内各行各业得到广泛的应用。
对B星*移动电话进行有效监测与定位显得尤为載要，卫星移动电话监管也存在着技术难点。
本文结合卫星移动电话无线电信号射频特征，根据无线电管理耍求的定位精度等需求，从接收机选®、天线设计、算法优化、软件设i卜等多个方面考虑，研究一套针对卫星移动电话的监测定位系统。
经测试验证，该套系统定位精度高、时效性强、成本低，可存效提升卫星移动电话监管能力，较传统的《丨干干涉仪测叼体制成本显著降低。
关键词：TDoA信号相关运算E星移动电话高精度定位1总述目前，卫星移动电话在我国一些重要区域被广泛使用。
卫星移动电话无须接入国家的电信网络，即可实现语音通 信和简单的数据传输。
卫星移动电话小巧不易被发现、发 射功率小，采用定向天线发射，具有时分多址传输、频段 使用较高、信号带宽不大等特点。
目前常规的无线电监管 技术手段无法快速发现其信号并进行监测定位，尤其是卫 星移动电话具备时分多址的特点，常规测向设备已无法对 其开展精确测向。
T D oA定位技术在无线电通信领域有着成熟应用，可 在无线电监管领域对疑难无线电信号进行高精度定位。
考 虑到重点区域定位的精度、工作不间断性、监测覆盖区域、卫星移动电话信号上行范围局限性等方面，并结合卫星移 动电话重点应用区域的特点，充分利用T D o A体制的定 位技术可满足卫星移动电话定位的需求。
本文以TDoA 技术应用为基础背景，通过充分优化T D o A定位中的接 收机专用频段的灵敏度、接收机离线同步、接收信号处理 及定位算法等，大幅提升T D o A定位精度，提高其应用 的普适性。
2卫星移动电话定位理论基础2.1卫星移动电话特点分析在无线电频率使用方面，目前三大主流卫星移动电话系统包括海事卫星、图拉雅和铱星系统。
多星定位系统高精度算法多星定位系统是一种基于卫星信号的定位技术，可以在全球范围内提供高精度的定位和导航服务。
要实现高精度的定位，关键在于设计和使用适用的算法。
本文将介绍多星定位系统的高精度算法及其原理。
多星定位系统主要由卫星、地面站和用户设备组成。
卫星发送包含时间和位置信息的信号，地面站接收并处理这些信号，然后将处理后的信息传输给用户设备。
用户设备利用接收到的信号进行计算，从而确定自身的位置。
在多星定位系统中，高精度算法起着决定性的作用。
这些算法主要分为两类：单点定位算法和差分定位算法。
单点定位算法是指仅利用接收到的卫星信号自行计算位置的算法。
差分定位算法是指利用地面站提供的校正信号对接收到的卫星信号进行处理和修正，从而提高定位精度的算法。
单点定位算法的核心是通过接收到的卫星信号计算与卫星之间的距离。
这一计算过程主要依赖于时间差测量（TDOA）和相位差测量（PDoA）两种技术。
时间差测量技术通过测量卫星信号到达用户设备的时间差来计算距离。
相位差测量技术则通过测量卫星信号到达用户设备的相位差来计算距离。
这两种技术各自有其优缺点，需要根据具体情况选择合适的方法。
差分定位算法是在单点定位算法的基础上进行优化的算法。
它利用地面站提供的校正信号对卫星信号进行修正，从而消除大气延迟、钟差等误差，进一步提高定位精度。
差分定位算法的实质是通过对多个用户设备的观测误差进行差分，从而得到更为准确的定位结果。
这种算法明显优于单点定位算法，特别适用于对定位精度要求较高的应用领域，如航空、航海等。
除了上述算法外，还有一些辅助算法和技术可以进一步提高多星定位系统的精度。
例如，基于最小二乘法的伪距解算算法可以通过对多个卫星信号进行观测，并利用最小二乘法计算出最接近真实距离的位置。
此外，还有定位滤波算法、数据处理算法等，在提高定位精度方面发挥着重要作用。
总结起来，多星定位系统的高精度算法主要包括单点定位算法和差分定位算法。
单点定位算法通过测量信号时间差和相位差来计算与卫星之间的距离，从而确定位置。
