随着美国联邦通信委员会于1996年提出要求各种无线蜂窝网络对发出E-911紧急呼叫的移动台提供满足一定精度要求的定位服务以来，无线网络定位技术一直引起广泛的关注。利用无线定位技术除了可以为移动用户提供安全保障外，还可用于通信网络的资源管理，系统优化设计，实行灵活收费，提供与位置有关的信息服务，以及快速破获利用移动电话进行经济欺诈，对犯罪分子进行追踪等领域。本文针对蜂窝网络中的无线定位这一热点，以非视距(NLOS)环境下的基于信号到达时间差(TDOA)的定位算法、基于信号到达时间(TOA)的定位算法、基于信号到达时间差/到达角度(TDOA/AOA)和基于信号到达时间/到达角(TOA/AOA)的混合定位算法为重点，进行了深入地研究。 在对TDOA定位算法的研究中，以往的算法只考虑LOS环境下的系统测量误差，而在NLOS环境下定位精度将大大下降，本文对一种现有的TDOA定位算法进行了改进，改进算法考虑了NLOS误差的统计特性，对NLOS误差进行了抑制，提高了算法的定位精度。并在此基础上，提出了一种基于Taylor级数展开法的TDOA定位算法，使定位精度得到进一步提高。 在对TOA定位算法的研究中，针对一种现有的TOA定位算法在计算过程中需要进行大量矩阵相乘和求逆运算的缺点，利用递推最小二乘法(RLS)对其行改进，改进后的算法具有和原算法相同的性能，但克服了原算法计算量大的缺点，提高了定位效率和实时性。本文通过对Kalman滤波算法的分析，得到在不知道NLOS噪声方差准确值的条件下，可以通过增加滤波长度来保证算法的准确性的结论,在此基础上根据NLOS误差的统计模型提出了两种新的NLOS误差消除和定位算法。第一种误差消除方法利用NLOS误差均值与TOA距离真实值的关系，得到一个以TOA距离为变量的一元二次方程，解方程可以得到TOA距离的估计：第二种NLOS误差消除方法将TOA距离的Kalman滤波值与对应误差的关系曲线作为先验信息，在得到TOA距离的Kalman滤波值后，根据先验信息可以求得对应的误差，对TOA距离进行修正，消除了NLOS误差的影响。在此基础上，分别提出了一种基于最小二乘(LS)和最优化方法的定位算法，取得了较好的结果。 在对混合定位算法的研究中。利用对TDOA测量值中的NLOS误差消除方法，对一种TDOA/AOA定位算法进行了改进，有效提高了算法的性能。但是这一改进算法的定位误差对AOA系统测量误差方差较敏感，需要两步加权最小二乘(WLS)运算，且结果具有模糊性的缺点。因此，本文提出了一种新的TDOA/AOA定位算法，算法利用Kalman滤波算法对AOA的值进行估计，并将非线性方程转化为线性方程，减少了未知变量的个数，减少了计算量并且有唯一解。本文还将此算法推广至几何结构的单次反射圆模型下，推导了该模型下TDOA测量值中NLOS误差均值与方差的表达式，验证了算法的性能。某些算法采用两步WLS运算是由于在第一次WLS运算中没有考虑到未知变量之间的相关性，故而需要进行第二次WLS运算，本文将未知变量之间的相关性作为约束条件，提出了一种基于带约束条件最小二乘的TOA/AOA定位算法，并与两步WLS的TOA/AOA算法进行了性能对比，在不同条件下该算法的定位精度相近或优于两步WLS的TOA/AOA算法，并具有更高的可靠性。