本文在研究大量时延估计文献的基础上，对国内外时延估计的各种算法进行分析和阐述，并简要说明了各种算法的工作原理、内部联系及相互转化的条件。在经典相关分析时延估计的基础上，提出了基于二次相关的时延估计算法。在被动时延估计中，将参考信号作自相关处理，然后将参考信号和延时信号作互相关计算，由于信号作相关计算后仍然是时间函数，时延的信息没有缺失，所以对自相关函数和互相关函数再作互相关计算。为了减少计算量，根据维纳-辛钦定理，采用FFT计算在较小计算量的情况下获得二次相关函数，对二次相关的峰值检测可获得时延估值，从理论上指出二次相关法的可行性。应用此方法对相关的、非相关的白噪声和有色噪声背景下的平稳窄带信号分别进行时延估计，仿真的结果表明，与一次相关法相比较，二次相关法可在更低信噪比的情况下，取得较高的时延估计精度。本文根据小波变换的特点，将小波多分辨率分析与LMS算法相结合，提出了基于小波分析的自适应时延估计算法。把接收信号进行小波多分辨率分析后应用LMS算法对其分解系数进行时延估计，从理论上推导了分解系数的时延估值和时延真值的关系，从而说明了此算法在理论上的可行性。在仿真中，设计一个宽带线性调频信号作为发射信号，将发射信号和回波信号进行多径时延估计，分别在高斯白噪声和有色噪声的背景下证明这种方法的有效性。为了进一步证明这种方法在复杂环境下的有效性，将两个接收机的接收信号(宽带线形调频信号)在纯混沌背景下和混沌信号叠加白噪声的复杂背景下分别进行被动时延估计，结果表明了此算法的有效性。