信号到达时间(Time Of Arrive，TOA)估计是无线电定位系统中重要的组成部分。除应用于传统的导航定位系统外，高精度的用户位置信息还可以帮助通信系统更加有效地分配频谱和计算资源。目前应用最广泛的TOA估计技术是基于直接扩频系统的相关峰检测法。由于其分辨率受到带宽的限制，在实际中无法提供高精度的位置估计。基于反卷积的方法可以由接收信号的频谱经反卷积得到类似于冲激串的信道冲激响应，因而具有较高的分辨率。但反卷积会引入严重的噪声放大效应。基于子空间的超分辨率方法虽然能提高估计的精度，但其运算量大，且在低信噪比下性能会显著下降。为此，本文结合了近几年提出的压缩感知(Compressed Sensing，CS)的信号处理技术，提出了一种高分辨率，抗噪性能良好的TOA估计技术。通过利用无线信道在时间上的稀疏性，本文先估计出信道冲激响应稀疏的估计值，然后根据基于能量的判断准则确定时延最短路径，进而确定TOA。本文从理论上推导了所提出方案求解信道冲激响应的误差界。结果表明，误差解近似与稀疏度与噪声方差的乘积成正比。仿真的结果表明，所提出的方案能够准确地分辨时延间隔小于码片周期的多径，且抗噪声性能优于现有的其他的高分辨率TOA估计方案。此外，为了进一步降低在TOA估计中压缩感知算法的计算量，本文给出了一种提前停止压缩感知迭代求解过程的方法。该方法对迭代过程中解向量的能量分布进行检测，在解向量的支撑集可以被确定时就停止当前迭代，并由其估计TOA的值。仿真结果显示，在TOA估计误差的均值近似保持不变，标准差增大不超过40%的情况下，本方案可以将所需的计算量可以减少约50%。本文利用了信道的稀疏性，结合压缩感知理论提出了一种高分辨率，且具有良好抗噪性能的TOA估计方案。由于求解可以转化为线性规划问题，本方案提供的算法具有较低的复杂度。