无源时差定位技术由于其定位稳定性高、实用性强等优点成为近年来热门的研究领域。在实际信号源定位(如电子对抗)中具有很明显的抗干扰特性。到达时间差(Time difference of arrival,TDOA)定位技术不同监测站间接收到的同一个信号抵达所用的时间差,换算成恒定的距离差构造双曲线,采用双曲线法定位。其中互相关算法因其可实现性强、稳定性高的特点被广泛使用。本文首先对无源时差定位的基础理论进行系统性地阐述,从双曲线法、自相关及互相关函数的性质到传统互相关法、二次相关法等内容对无源时差定位中的到达时间差定位做了相关介绍,并对基于互相关的时差定位算法进行了充分的演算及推理,在此过程中还对互相关算法中的快速计算方法及产生的问题进行了说明。针对互相关无源时差定位算法在低信噪比条件下的抗噪性差和估值准确度低,包括信号在传播过程中收到的噪声影响、互相关算法解析信号的能力强弱以及互相关函数谱峰取值的时候出现的峰值抖动而造成的峰值误差等问题,总结归纳为信号接收端、信号处理端、谱峰取值三个阶段,并对这三个阶段在Matlab平台上进行仿真,采用主流的算法对其分别进行改进,提升时延估值的准确度。其中,在信号接收端采用的信号降噪方法主要为:小波降噪、奇异值分解。小波降噪是针对信号特性利用合适的小波基,对信号做小波变换处理,然后再对阈值滤波后的信号逆小波变换得到降噪后的信号;奇异值分解是通过对信号按照特定形式构造矩阵并进行奇异值分解,对两倍主频之前的奇异值重构信号矩阵,随后累加求和取平均即可得到降噪后的信号。在信号处理端采用的信号解析方法主要为:单加权、双加权,加权函数选取的是综合两路信号特性,且具有抑制噪声锐化互相关函数谱峰的平滑相干变换窗。由于可能会因为互相关算法中的快速傅立叶变换栅栏效应而产生互相关谱峰取值出现取值误差,在谱峰取值处采用的平滑信号谱峰的方法为:最小二乘拟合、BP神经网络、三次样条插值,通过插值拟合等方式细化谱峰,提高取值的准确度。对涉及到的改进算法进行仿真实验,仿真结果表明改进算法较原算法在低信噪比条件下具备更好的时延估值准确度。在上述的工作基础之上,简单介绍了进行信号接收的监测设备,随后选取信号接收端、信号处理端及谱峰取值三个阶段中的各一个改进算法:基于小波降噪的稀疏傅里叶变换时延估计、基于改进二次相关算法的TDOA时延估计、基于三次样条插值的广义互相关时延估计算法进行实际定位场景的应用测试,根据时延信息分析结果,在实际环境中改进算法和仿真实验一样,与原算法相比具备更好的时延估值性能。