Para mejorar la precisión computacional de la ubicación AOA (ángulo de llegada), se investiga un método de ubicación AOA basado en CTLS (mínimos cuadrados totales restringidos) e incorporando el efecto de los errores de estación. Su solución aproximada en forma cerrada se deriva primero calculando la solución de mínimos cuadrados, luego sustituyendo la solución de mínimos cuadrados en la solución aproximada en forma cerrada e iterando para calcular el resultado final. Posteriormente, dado que el resultado de la matriz de información de Fisher se minimiza cuando las estaciones están distribuidas uniformemente, la precisión final de la ubicación del objetivo AOA se mejora al encontrar la estrategia óptima de despliegue de posición relativa para la estación portadora de sensores en el espacio 3D, bajo la suposición de que los portadores de sensores están distribuidos uniformemente. Las simulaciones muestran que, en presencia de errores de estación, la precisión de la ubicación AOA se mejora en aproximadamente un 10% utilizando el método de cálculo de este artículo, en comparación con el método común de ubicación por mínimos cuadrados. En el proceso de ubicación del objetivo, se utiliza la matriz de información de Fisher para calcular el límite inferior del resultado de ubicación para el CRLB (límite inferior de Cramer-Rao), que es óptimo cuando el acimut está distribuido uniformemente y todos en el mismo plano horizontal, si su ángulo de inclinación es de 35.56 grados.