近年来,随着手机用户的快速普及和移动通信技术的迅猛发展,无线蜂窝网络逐渐完善。这使得利用完善的蜂窝网络经营一些要求比较高的增值业务变得可行,手机定位即是有待开发的增值业务之一。其基本原理是利用蜂窝网络,通过对移动台多种位置特征参数的测量和估计,再综合各种算法进行计算,从而实现对移动台的准确定位。在蜂窝网无线定位技术中,基于TDOA(Time Difference ofArrival,到达时间差)的Chan算法和Taylor算法是当今比较关注的算法。在高斯信道环境下,Chan算法优于Taylor算法,而在实际信道环境下,Taylor算法较Chan算法稍好,因为Chan算法的推导过程是假设TDOA噪声服从零均值高斯分布,而将其应用到非高斯环境,其性能要受到影响。本文详细介绍了Chan算法和Taylor算法的推导过程,并在此基础上提出了一种基于最小二乘法和Taylor级数展开法的协同定位方法。最后,将最小二乘法仿真得到的移动台位置作为Taylor级数展开法的初始值,在零均值高斯分布噪声环境下进行仿真分析,并对Chan算法、Taylor级数算法和本文提出的协同算法的仿真结果从多方面进行了分析比较,结果表明,该算法能有效降低由于测量误差而带来的定位误差。