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5G时代带来的万物互联需求,对室内定位技术的发展起到了极大的推动作用。面对数量剧增的通信基站,通信导航一体化是未来室内外定位发展的趋势。随着5G的超密集组网,通导融合基站与接收机的相对位移增加。在室内环境下,定位基站间隔小、室内障碍物复杂且随机,定位信号到达接收机时的信号强度难以预测。TC-OFDM定位系统中由于测距码不完全正交而导致的远近效应在室内环境中更为明显,这导致定位精度下降,并限制了接收机的正常工作范围。因此,对于室内TC-OFDM定位系统中的远近效应抑制研究具有重要理论意义和实践应用价值。本文针对室内TC-OFDM定位系统中的远近效应干扰问题进行分析,并对其抑制技术进行研究。试图减轻远近效应对室内TC-OFDM定位系统的影响,从而提高定位系统的定位精度和可用范围。本文重点研究矢量跟踪算法以及干扰消除算法在室内TC-OFDM定位系统远近效应抑制上的应用。本文的主要研究内容总结和研究成果如下:1、首先对室内TC-OFDM定位系统中远近效应产生的原因进行分析。并分别从接收机的捕获和跟踪两个方面分析了远近效应对室内TC-OFDM定位系统的影响。设计一个基于matlab和USRP的半实物算法仿真测试平台用于后续算法验证。2、提出一种基于伪距残余检测的混合矢量跟踪环路,提高了矢量跟踪接收机的完好性,并降低了远近效应下弱定位信号的码环跟踪误差以及接收机定位误差。首先根据室内TC-OFDM定位系统的特点进行矢量跟踪环路建模,基于扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter,EKF）的递推算法进行矢量跟踪环路信号处理的设计,并对矢量跟踪算法中所采用的载噪比估计方法进行了对比分析。本研究针对矢量跟踪环路存在的误差扩散问题进行改进和创新,提出一种基于伪距残余检测的混合矢量跟踪环路,通过混合环路切换,既减少了矢量跟踪算法的计算量,又对单通道故障进行隔离了。通过实验验证了矢量跟踪接收机在远近效应边界处具有更小的跟踪误差和定位误差。3、提出一种基于自适应滤波的串行干扰消除算法,减小了干扰重构信号的参数估计误差,提高干扰消除的效果。针对室内定位基站远近效应“近边界”内的可见定位信号数目少的问题,本文研究了串行干扰消除算法对室内TC-OFDM定位系统中远近效应抑制的有效性,并分析了重构信号幅度估计对串行干扰消除算法的性能影响。针对时变定位接收信号中幅度参数估计误差较大的问题,本文提出一种基于自适应滤波的串行干扰消除算法,通过自适应滤波算法提高了重构信号中幅度参数估计的准确度,减少由于干扰消除引入的消除残差。综上,本文主要提出基于伪距残余检测的混合矢量跟踪环路和基于自适应滤波串行干扰消除算法,分别针对不同远近效应干扰区域下的互相关干扰进行抑制。通过矢量跟踪算法提高了弱信号的跟踪稳定性,通过干扰消除算法缩小了TC-OFDM定位接收机被远近效应干扰的近边界。