近年来,随着移动通信技术、互联网行业及智能终端业务的飞速发展,无线移动定位技术越来越得到国内外学者及研究机构的青睐。尤其是目前流行的长期演进(Long Term Evolution,LTE)技术。然而信号的非视距传播对LTE定位来说仍然是个问题,这对定位的精度有很大的影响。本文正是在这种背景下,将无线定位与LTE技术相结合。主要从定位参数估计,无线定位解算法及非视距(Non-Line of Sight,NLOS)误差消除等方面对LTE定位技术展开研究。本文主要工作如下:在时延参数估计方面,本文主要研究了经典的时延估计广义互相关(Generalized Cross Correlation,GCC)算法,并在文中研究了一种在NLOS环境下基于遗传算法的LTE时延估计优化方法。该方法利用信号的达到角作为适应度函数的辅助因子来改善NLOS误差对时延估计的影响,并将本文研究的时延估计优化方法和经典的GCC方法时延估计方法进行仿真比较。在定位算法方面,本文主要研究了常用的无线定位解算法,并从测量误差、参与定位基站数目及基站半径三个方面对各种算法性能进行仿真比较。本文在最后对CHAN定位解算法在视距(Line of Sight,LOS)和NLOS环境下展开研究。在基于视距环境下CHAN算法研究的基础上,对非视距引入的NLOS误差的统计特性进行分析,研究了一种通过优化非视距环境下到达时延差(Time Difference of Arrival,TDOA)测量值误差的方法来改善CHAN算法在NLOS环境下的性能。通过仿真结果表明,本文研究的基于遗传算法的时延优化算法在NLOS环境下性能优于广义互相关GCC算法。同时也表明文中改善的CHAN算法在NLOS环境下能取得更佳的定位性能。