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近年来，随着无线通信行业的飞速发展，用户对于安全性的要求成为移动台定位研究的重要驱动力量，并使无线网络中的移动台定位问题成为研究的热点之一。目前在蜂窝网络中对移动台定位的方案有两类：基于网络的定位方案和基于移动台的定位方案。其中基于网络的定位方案不需要对移动台进行修改，可以保护用户已有的投资，因此得到人们的极大重视。由于定位业务已经成为3GPP以及3GPP2必须支持的业务，而在第三代移动通信中主要采用的是CDMA网络，因此基于CDMA网络的移动台定位就成为研究的重点。 CDMA蜂窝网络本身的特点决定采用的多为基于TDOA测量值的双曲定位方法，而利用多组到达时间差(TDOA)测量数据进行移动台定位的关键在于如何获得非线性双曲定位方程组的解。Chan算法是一种常用的TDOA定位算法，当测量数据误差服从高斯分布时可以获得优秀的定位性能。但是实际环境中，TDOA测量往往受到非视线路径(NLOS)传播误差的影响，从而使定位算法性能大幅下降。本文通过对Chan算法计算过程的中间阶段所获得的数据进行数据融合，提出了一种基于蜂窝网络的新的定位模型。通过仿真验证，在存在非视线路径(NLOS)干扰的条件下，在不显著提高定位时间以及复杂度的前提下，该方法比传统的Chan算法具有更优秀的定位性能。针对该数据融合模型在闹市环境下的定位性能进一步提出了一种基于多基站组合测量结果的数据融合模型，以增大计算量为代价获得了理想的定位性能。