Rika7777: 泰勒算法从原理上来讲就是很容易不收敛的，因为他的近似hesse矩阵是半正定的，不是正定的，你可以用LM这样可以保证hesse矩阵正定的算法，会比泰勒好很多

WFoxer: 博主你好，请问你有没有碰到算法不收敛的问题呢？我在实验三维定位taylor迭代算法的时候发现目标的真值和初始的估计值都必须落在用于定位的几个基站在空间中大致包围出的区域内，并且条件比较严格，否则很容易出现结果不收敛。这是迭代算法的原理导致的吗

Nievesnow: 实际运用中，你会得到目标到不同基站的时间差。代码里用到目标的真实值，是为了去仿真这个时间差。用真实的时间差+噪声就等于你的真实的时间差。

Nievesnow: 会，chan-taylor相当于是：第一步用chan算法得出目标的位置估计，然后把这个位置估计作为Taylor的初始迭代值。初始迭代值对定位精度的影响很大。

Nievesnow: 第二个问题：Real_ms是目标的真实位置，是你实际中要去估计的值，而不是通过UWB等定位途径得来的数据。比如Real_ms=[20 20]，但你用taylor算出来的可能是[20.0527 20.0312]。