近些年来，随着LTE技术的蓬勃发展，基于LTE的定位技术也得到了广泛的关注。LTE系统的下行链路采用OFDM技术，最大带宽可达20MHz，在提高定位精度方面有着巨大的优势。到达时间差（TDOA，Time Difference of Arrival）方法是目前比较流行的性能较好的定位方法。因此本文主要研究了基于OFDM信号的TDOA定位技术，深入讨论了时延估计和定位解算两方面问题，提出了改进的方法，并通过仿真实验进行了验证分析。　　本文的主要工作如下:　　1.以LTE系统为研究背景，阐述了现有的LTE系统下的各种定位技术的原理及实施方案。在基于LTE的定位系统中，详尽分析了影响定位精度的因素，包括信号的远近效应、多径传播干扰以及非视距传播(NLOS)干扰等，并针对这些影响因素提出了解决方案。　　2.阐述了OFDM信号的基本原理，并在此基础上研究了几种基于OFDM信号的时延估计算法，对基本相关法、广义相关法以及二次相关法在OFDM系统中的时延估计性能进行了仿真与分析。仿真结果表明，二次相关法通过相关函数减少了噪声干扰，提高了时延估计算法的抗噪性能，更加适用于低信噪比环境。　　3.针对多径信道，提出了一种基于OFDM符号序列的改进型低维度MUSIC时延估计算法。仿真测试表明，在信噪比较低时，该算法时延估计的性能比传统MUSIC算法高出很多。与传统MUSIC算法相比，该算法在应用时并不需要知道多径的数目，且时间分辨率得以提高。此外，该算法还降低了计算的复杂度，更加适用于移动终端等功耗低的场合。　　4.在研究了Chan算法以及Taylor算法的基础上，针对NLOS环境，提出了一种基于Taylor级数的NLOS误差抑制定位算法。该算法设定了NLOS基站的校正因子，然后结合最陡梯度下降算法和Taylor算法，逐步迭代，从而修正非视距传输误差，实现对移动台的定位。仿真实验表明，在NLOS环境下，该算法性能稳定，方法简单，易于实现，且定位性能优于Chan算法和Taylor算法。此外，该算法还引入了额外的参考点，在牺牲一定计算复杂度的基础上进一步提高了移动台的定位精度，适用于需要精确定位的应用场景。