近年来，随着移动通信的迅猛发展，移动通信己经走进3G时代，第三代移动通信系统将带给人们更高的话音质量、更丰富的多媒体业务以及各种各样的增值服务。这样就带来了对移动台进行有效定位的需求，因此对移动台定位技术的研究也逐渐成为热点。本文详细介绍了三种典型定位算法：Chan算法、Taylor级数展开法和Fang算法，并在高斯噪声信道环境和T1P1信道环境中进行了算法的仿真与性能比较。在蜂窝网络环境中，如果移动台和基站之间的视距传播(LOS)路径被建筑物阻挡，电波只能以反射、折射等非视距传播(NLOS)方式进行传播。NLOS问题是目前基于蜂窝网络的定位系统提高定位精度的关键问题。本文提出一种基于T1P1无线信道模型，对信号到达时间差(7DOA)测量值进行平滑和重构，以减小NLOS误差的影响，提高定位精度的方法。仿真结果表明此算法对定位精度的提高是显著的，主要体现在降低平均定位误差，使定位结果更加接近于真实距离。随着智能天线技术在第三代移动通信系统(3G)中的使用，利用基站估计移动台的波达方向进行定位成为了可能，本文基于一种适合对各种定位算法进行分析的基于几何结构的单次反射统计信道模型，提出一种减小非视距传播(NLOS)影响的波达方向(AOA)定位算法，该算法利用临近基站与移动台构成的三角函数关系和波达方向的最大角度扩展作为优化的约束条件，将基于波达方向(AOA)的无线定位问题转化为有约束的最优化问题，从而提高了无线定位的精度。数据融合是一种能够综合不同处理方法和技术的优点，结合有关先验信息对不同类型的数据进行融合，从而取得比单一技术性能更好的数据输出的技术。本文介绍了一种在Kleine-Ostmann模型基础上改进的数据融合模型，并通过仿真对模型的有效性进行了验证。