基于到达时间差(TDOA)的无线定位技术广泛的应用于军事国防建设、智能交通、汽车导航等领域。而随着科学技术的不断发展，基于TDOA的无线定位技术也将应用到日常生活当中。基于TDOA的无线定位技术的核心是时延估计，如何能够提高时延差估计的精度，并且有效的应用于无线定位系统中是国内外学者的关注热点。经过多年国内外学者的不懈努力，许多经典的能够提高时延估计精度的算法被提出。基于此本论文着重研究基于TDOA无线定位时延估计的算法的基本原理与方法，结合LMS自适应滤波、二次相关、希尔伯特变换等相关理论，对基本算法进行了改进与优化。首先，本文简要分析了TDOA时延估计的原理，给出了TDOA时延估计的信号模型，然后本文详细的研究了五种基本的时延估计方法，并对广义互相关法与LMS自适应时延估计方法进行了仿真验证，而且证明了其中几个基本方法的相互关系。其次，针对时延精度的问题，本文在高精度时延估计方法研究的基础上提出了一种基于LMS广义相关希尔伯特差值时延估计算法，并对基于LMS广义相关希尔伯特差值算法进行了计算机仿真，验证算法的估计性能。最后，针对基于LMS广义相关希尔伯特差值算法的不足，对基于LMS广义相关希尔伯特差值算法进行了优化处理，将固定步长LMS自适应转化成变步长LMS自适应滤波，提出了基于变步长LMS广义二次相关希尔伯特差值时延估计算法，对优化后的算法进行仿真验证，证明其有效性与估计性能优越性。