随着无线电技术的快速发展,新的应用需求不断催生,特别是随着移动互联网、物联网的高速发展,移动终端对无线传输的可靠性、安全性也有了更高要求。城市化进程快速推进也使得城市电磁环境更加复杂,高楼林立使得传统无线电监测网功能大打折扣,监测盲点多,定位精度严重降低。与此同时,无线电收发设备和频谱覆盖率增加,无线频谱资源越来越紧张,利用无线电技术实施科技犯罪的案件也日益增加,电磁环境进一步恶化,各种电磁干扰可能给用户造成巨大的经济损失,甚至影响国家安全。因此,如何快速定位、排除干扰源成为无线电监管的一项重要任务。现有定位算法基本满足定位精度需求,但算法稳定性及收敛性仍需进一步提升。本文在分析了国内外相关研究现状的基础上,首先对无线电监测定位基本原理及常用方法进行了介绍,选取了定位精度较高,单站建设成本低,系统简单的到达时间差(TDOA)定位技术作为研究对象,建立对应数学模型,并在此基础上对Chan算法、Taylor展开算法以及遗传算法(GA)进行了详细推导分析,并用MATLAB对其定位性能进行了仿真、对比、分析。仿真结果表明Chan算法受干扰影响严重,Taylor算法定位精度及收敛性受初始值影响严重,而遗传算法收敛较慢。由于网格化无线电监测网络在实际建设过程中由于受到地形、建筑物或其他因素影响往往无法按照理想位置布局,本文采用了在指定区域随机设置站点的布局方式建立网络布局。通过仿真对比分析发现,当定位站点较多时各算法定位性能仅略微下降,但在监测站点较少的情况下,各算法性能均有所下降,其中Taylor算法性能下降最为明显。说明网络拓扑对定位性能有所影响,实际建设过程中可以通过加大站点密度避免站点布局不理想造成的影响。在上述研究基础上,本文将文化算法运用于无线电监测定位中对上述算法不足进行改善。分析了文化算法的基本原理,对文化算法进行了部分改进,推导建立基于该算法的TDOA定位模型,给出算法实现并进行仿真分析。仿真表明:该算法在存在测量误差和NLOS误差时能保持较好的定位精度,且收敛速度快,性能稳定,达到了预期效果。