近年来无线定位服务的需求持续增长,从LTE在国内大规模应用以来,高数据速率和低延迟为无线定位技术注入了新的活力,推动了基于LTE的定位研究和应用,给人们的生产生活带来便利。为了满足对于高精度的定位的需求,需要解决多径效应和非视距(NLOS)传播带来的定位误差。本文基于LTE系统的定位参考信号,从时延估计以及定位解算法等方面进行了研究和改进。本文的主要内容如下:1、传统的互相关法的时延估计精度受系统采样率的限制,为了解决这个问题,本文针对高斯白噪声信道提出了时频两步相关法,在时域检测互相关的峰值得到整数倍时延值,在频域检测相位得到小于采样间隔的小数倍时延值。同时,针对多径信道提出了滑动相关法,通过设置合理的门限,经过滑动窗求和后寻找信号的第一条径而不是最强径,从而克服了多径干扰。仿真结果证明本文算法的性能优于传统的互相关法。2、仿真对比了四种常用的时延差(TDOA)定位算法,并选择了复杂度较低且定位精度良好的Chan算法。由于该算法在NLOS环境下定位性能较差,本文提出了一种基于小波变换的Chan算法。该算法利用小波变换对时延测量值进行去噪,在去噪时对小波分解后的各层细节系数分别设置了阈值进行处理,然后进行小波重构得到去噪后的测量值,最后使用Chan算法对移动台定位。仿真结果证明在不同NLOS环境下,本文算法的定位误差比原始Chan定位算法性能更好。3、为了实现对移动台的动态跟踪,将卡尔曼滤波器引入定位系统中,并提出了两种算法:一种基于TDOA的定位,一种基于角度和时延差(TDOA/AOA)的混合定位。由于卡尔曼滤波器的迭代会使之前的错误不断累加,为了解决该问题,本文设置了合理的阈值,从而有效地修正了估计的偏差。仿真结果表明,本文的两种算法在各种信道环境以及测量噪声下,定位精度都有明显提高。在方位角测量误差小的情况下,TDOA/AOA混合定位算法更精确。