泰勒级数展开算法是一种需要MS初始估计位置的递归算法，在每一次递归中通过求解TDOA测量误差的局部最小二乘(LS)解来改进对MS的估计位置。

Taylor级数展开法是一种需要初始估计位置的递归算法，在每一次递归中通过求解TDOA测量误差的局部线性最小二乘（LS)解来改进估计位置。该算法的特点是计算量大，能够适用于各种信道环境，在初始估计位置与实际位置接近的情况下能得到准确的计算结果。

泰勒级数展开法点

在一般蜂窝网络信道环境中，泰勒级数展开法都能得到比较准确的计算结果，具有精度高，稳定性强等特点；但该算法需要一个与实际位置接近的初始估计位置，以保证算法收敛，对不收敛的情况不能事先判断。

在实际应用中，泰勒级数展开法通常具有较好的定位性能，但该方法需要递归求解，在基站近似于直线排列等非标准基站布局下会出现较多的不收敛情况，算法计算量也较大。