随着蜂窝网络的发展和互联网O2O的兴起,基于精确位置服务的应用呈现爆发式增长,无线定位服务已成为当今最热门的移动通信业务之一。本论文在蜂窝网络中对基于TDOA的定位技术进行了研究。首先,概述了课题的研究背景与研究现状;介绍蜂窝网络中常用的定位技术及定位性能的评估指标;重点讨论了TOA、AOA和TDOA的原理及数学模型,通过对比分析,选择TDOA技术作为本文的研究重点。其次,对基于TDOA技术的经典定位算法进行了详细推导,在不同参数条件下对Fang算法、Chan算法、Taylor级数法及SI算法进行了仿真比较,并总结了四种算法的特点。针对Taylor级数法难以取得准确迭代初始值的问题,构造了一种将Chan算法定位结果作为Taylor级数法初始值的协同定位算法,仿真表明协同算法定位性能良好。最后,重点研究了遗传算法在TDOA定位中的应用。针对SGA存在的早熟问题,提出了两种改进定位算法:在SGA基础上分别引入余弦型自适应算子和改进的小生境技术,让个体在种群进化过程中动态调整参数,达到维护种群多样性、缓解早熟的目的。仿真表明,本文提出的算法定位精度高于对比算法,能有效缓解标准遗传算法的早熟问题。