数字电视(DTV)地面广播作为一种全新的信息传输技术已在国外广泛应用，如欧洲的DVB-T、日本的ISDB-T、美国的ATSC等，国内的DTV广播服务也相继展开。利用DTV广播信号进行被动定位的新技术开始被提出并发展成一个重要的研究方向。相对于GPS等定位技术，基于DTV信号的被动定位具有传输功率高，室内接收质量好;发射台固定，信号易于捕获;可提供一定物理遮挡下的连续定位;定位实时性高;自主性和保密性好;利用现有的DTV地面广播基础设施，定位方案更经济等诸多优势。从目前主要的DTV地面广播标准来看，应用OFDM技术的数字电视系统已成为未来数字电视技术发展的主流，因此，研究基于OFDM的DTV定位具有广阔的应用前景。　　 本文工作围绕基于OFDM技术的DTV广播信号被动定位的关键问题展开，论文主要贡献如下:　　 1、分析与总结了现有基于OFDM信号的时延估计方法。在此基础上，结合DTV广播信号标准，提出了一种基于在线信号重构与广义互相关准确估计DTV地面广播信号时延的算法，通过在线重构和不断更新DTV发射信号样本，并与接收信号采样值进行GCC运算，检测相关峰值，估计出DTV信号经不同传输路径到达移动定位接收机的传输时延，并进行仿真与结果分析。提出了一种适用于DTV定位的基于双向空间平滑与修正MUSIC矩阵分解的高分辨率时延估计算法，利用OFDM符号的离散导频估计信道的频率响应，然后采用双向空间平滑技术对OFDM频率响应采样数据进行预处理，并对信道频率响应数据协方差矩阵进行重构与修正，最后计算MUSIC空间谱得到OFDM信号的TOA估计;并通过与现有方法的仿真对比验证了算法的性能。　　 2、针对数字地面广播的多径传播特性，分析了DTV定位系统中移动台相对远端DTV发射台存在非匀速运动时引起的微多普勒效应，提出了利用FRFT来检测DVB-T系统中导频子载波接收信号的微多普勒特征，并采用多分量LFM信号分离方法逐次分离估计出各径的微多普勒参数。仿真实验表明，该算法能够从噪声中准确分离、提取与估计不同路径多个信号分量的微多普勒值，具有良好的估计精度和较好的实用性。　　 3、提出了一种基于联邦UKF的移动位置最优估计与融合新方法。该算法以Singer移动台运动模型作为参考系统、简化UKF滤波器作为子滤波器，对两组独立检测的TOA和Doppler测量值进行局部估计;主滤波器对子滤波器的估计结果按标量加权进行最优融合，得到全局最优或次最优融合估计结果，并用来对子滤波器和参考系统进行反馈和信息重置，以进行下一步的估计。通过仿真试验给出了该算法用于移动台位置与速度估计的效果和性能评估，并与基于TOA和基于Doppler的简化UKF方法做了详细比较，表明该算法能有效降低移动台位置与速度估计的误差和方差，具有良好的RMSE和均值误差CDF性能。　　 4、提出了DTV-SFN定位中一种基于SVC的多源数据聚类分析与参数估计算法，实现了对源自不同基站多个路径分量的时延/微多普勒测量参数的准确分离与提取;在此基础上提出了基于NN和PDA的算法，实现TOA、Doppler测量值与SFN基站的数据关联，将数据关联得到的等效TOA/Doppler观测值加入到联邦UKF测量更新过程，从而实现了SFN下的移动台聚类融合跟踪。仿真结果表明，基于SVC聚类方法能从噪声中同步检测与分离源于各个发射台、不同传播路径的多个信号分量，具有较好的实用性;所提数据关联与融合跟踪算法能实现测量值与SFN基站的准确关联判决，实现SFN环境下对移动台位置与速度的良好跟踪。