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随着定位需求的不断增长,室内定位技术越来越深入到人们的日常生活中。其中,TDOA(Time Difference of Arrival)室内定位技术以其精度高、计算复杂度低、易部署、成本低等优点而被业内广泛关注。TDOA定位技术的核心算法是时延估计算法,为了在室内多径环境下取得较好的定位效果,系统所采用的时延估计算法需要具有高时间分辨率、抗多径干扰等能力。通过对现有高分辨率时延估计算法和多径信号时延估计算法进行分析和研究,本论文提出了一种高分辨率多径信号时延估计算法——时延网格算法。它是一种基于代价函数的时延估计算法,以代价函数最小化为准则求解多径信号参数。通过在代价函数模型中引入相位补偿矩阵,该算法将频偏引起的相位噪声从信号噪声中分离出来,使算法具有较强的抗频偏能力。为了降低算法复杂度,该算法通过最小二乘法与一维迭代优化方法实现降维优化,使代价函数值只与多径时延点有关,成功减少了待求参数数量。为了克服设备采样率低而导致的低时间分辨率,该算法通过spline插值算法获取高时间分辨率并将各多径信号时延值量化为时延网格点。该算法以最优梯度下降法作为搜索算法从时延网格点所对应的代价函数分布图中搜寻代价函数最小值所对应的最优时延点,并将其主径时延值作为信号时延估计值。本论文通过matlab仿真实验验证了该算法在噪声、短时延多径、频偏、时钟漂移等不利因素影响下仍能具有较好的时延估计性能。随后,本文利用软件无线电平台在实验室环境下进行基于时延网格算法的TDOA定位实验,实验结果表明该算法能够在室内环境下取得1m以内的定位精度。