移动定位业务是指通过移动运营商的网络(如GSM网、CDMA网),采用不同的定位技术,结合GIS地理信息系统,为用户提供位置信息的一种增值业务。随着移动通信技术的不断发展,越来越多的用户期望移动通信系统能够提供较精确的移动定位业务。因此对移动台定位技术的研究已经成为近几年的热门课题之一。实现蜂窝网中移动台的定位通常需要两步:首先,采用时延估计和波达角估计算法获得TDOA/AOA等定位参数;然后根据得到的定位参数,采用相应定位算法估计移动台的位置。常用的时延估计算法是广义互相关(GCC)算法,但该算法在克服空间相关噪声方面存在不足。为改善时延估计的性能,论文随后分析了基于双谱的时延估计算法。针对基于双谱的原始算法在分辨率方面还不能令人满意,本文对其进行了改进。仿真结果表明,改进算法能比原始算法更有效地估计时延。对于AOA波达角估计算法,论文分析了传统的延迟-相加法、Capon最小方差法以及MUSIC算法,仿真结果表明MUSIC算法的AOA分辨率最佳,但传统的MUSIC算法仅能估计非相关信号源。针对空间相关信号的AOA估计问题,论文详细研究了经典的前/后向空间平滑算法,以及一种改进的解相干MUSIC算法,并进行了仿真与性能比较。结果证明,相同条件下改进的MUSIC算法性能优于前/后向空间平滑算法。对于蜂窝无线定位算法,论文首先分析了LOS环境下的几种经典算法,并进行了仿真比较。结果表明,在高斯环境下,对单一的TDOA定位算法而言,Chan算法的定位性能最优。TDOA/AOA混合算法的定位精度始终优于单一的TDOA定位,当AOA测量值较精确时,混合算法的定位性能提高更明显。针对无线定位的NLOS问题,论文对传统的Chan算法进行了改进。改进的基本思路是首先对TOA测量值进行卡尔曼滤波处理,减轻NLOS误差的影响,然后根据优化后的TOA值求差得到TDOA值,最后采用Chan算法求解。仿真结果证明改进算法是行之有效的,能提高传统的Chan算法在NLOS环境中的定位估计性能。