本文的主要研究内容为无线电被动定位技术中的时间延迟估计(Time Delay Estimation，TDE)问题。随着信息化的高速发展，对重要信息目标的定位工作就越发显得重要。在无线电的定位方法中，被动定位以其高隐蔽性、灵活性获得了越来越多的关注。而被动定位中的时间延迟估计方法是定位中的关键部分，其精度和效率直接影响着整个定位系统的性能，所以对其进行深入的研究具有重要的理论意义和应用价值。 本文系统地研究了已有的时间延迟估计的理论和方法，在分析其原理和优缺点的基础上，提出了两种新的时延估计方法。具体内容如下： 首先，概述了无线电被动定位的特点、意义、历史和现状，以及时间延迟估计的基本概念、定位模型和评价指标，并简要介绍了几种已有的时延估计方法。 其次，针对无线电中的一类特殊信号——音频窄带信号的时延估计问题进行了研究，分析了基本相关法和希尔伯特变换法在对该信号进行时延估计时存在的问题，并在此基础上提出了适用于音频窄带信号的相关希尔伯特差值法，并推导了新方法的误差均值和均方误差。为了进一步提高时延估计的精度，减弱噪声的影响，对时延估计结果利用直方图统计法进行了后处理。理论分析和仿真实验表明，采用新的时延估计方法对音频窄带信号进行时延估计时，可以得到更高的精度。 第三，提出了基于遗传算法(Genetic Algorithm，GA)的GAETDE(Genetic Algorithm based Explicit Time Delay Estimation)时延估计方法，该方法利用遗传算法全局搜索能力强的优势弥补了ETDE(Explicit Time Delay Estimation)算法在这方面的不足，同时保留了后者局部搜索能力强的有点，并克服了ETDE算法对收敛因子和时延初值范围限定严格的缺陷，而且具有更快的收敛速度。针对标准遗传算法的早熟现象和进化中后期效率低的问题进行了改进，并利用主分量分析法对原始信号进行了降噪预处理，得到一定的改善效果。 最后，对全文的研究工作进行了总结，并对下一步研究工作做出了展望。