随着卫星通信的快速发展,通信卫星也越加频繁地受到地面的各种干扰,这些干扰往往都给卫星通信业务的工作造成了巨大的危害,甚至会对社会产生严重的影响,况且这些恶性事件也在不断扩大。为了克服这些问题,通过卫星快速准确测定干扰源的位置的扰动是必要的,具有十分重要的意义,对卫星通信系统的运行维护与使用更显重要。定位干扰源通常需要两步:首先,获取可靠的定位参数;其次,整理这些参数,采用合理的算法确定结果。三星定位系统的定位方法是利用距离相近的三颗卫星,通过估计两路信号形成的到达时差,获得两组TDOA(Time Delay Of Arrival:时差)参数,两对时差在空间形成的双曲面与地球面相交的交点就干扰源所在的位置。因此对时差参数的准确估计是成功定位的关键前提。本论文主要针对三星定位系统,采用时差法对其定位中的时差(TDOA)估计算法进行研究,重点从时差估计的实时性、高精度性和实用性三个方向出发,研究更高效的时差估计改进、优化算法,完成的主要工作如下:(1)根据实时性高的干扰源定位的特点,在二次相关法的基础上提出了快速时差估计方法。该算法利用相关函数和功率谱密度是傅立叶变换对的特点,利用快速傅里叶变换(FFT)能简化计算,可快速、精确地估计出时差参数。通过MATLAB仿真结果表明,在SNR相同的条件下,比起广义互相关法该新算法估计TDOA时更加快速有效,使定位中的实时性性能得到很大的提高。(2)为了满足定位中高精度的要求,本文在研究相关法的基础上,针对相关法存在的缺陷,提出了基于PHAT加权法和小波去噪的时差估计改进算法。通过对接收到的信号选择最佳的窗函数或者小波函数进行预处理,这样不仅减少了计算量,提高了信噪比,而且在峰值检测的时候还能锐化主峰,便于检测。仿真结果表明这两种改进算法对于平稳信号和非平稳信号均能在信噪比较低或者信号微弱的情况下还能得到精度较高的TDOA估计值,小波去噪法的估计精度更是略胜一头。(3)在背景噪声具有相关性的时候以及信噪比不确定并且随时可能变化的情况下,本文基于四阶累积量在最小均方误差准则的前提下提出了新的改进算法,该算法的关键是四阶累积量的性能以及自适应滤波器的巧妙应用,在后者中还需要把滤波器分成两部分:一部分用于适应和跟踪时延变化,另一部分用来适应SNR的跳变。最终能达到时延和SNR自动分离的目的。利用高斯噪声的高阶累积量恒为零的特性,在这里不仅能有效地抑制相关噪声对时差估计的影响,而且在SNR跳变的时候也能奏效。