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随着卫星通信技术和相关业务的飞速发展，地面射频干扰对卫星的威胁也在日益增加，卫星安全问题备受关注。因此，卫星干扰源定位已经成为当前卫星通信系统抗干扰的一项极其重要的内容。针对卫星干扰源定位问题，能够精确定位出干扰源的位置需要对定位参数做出准确的估计。所以，目前卫星干扰源定位参数估计问题越来越受到国内外学术界的普遍重视。本文研究的内容将从时差参数估计和时频差参数联合估计两个主要方面进行讨论。 主要工作和研究成果包括: (1)由于传统的广义互相关时差法是通过利用加权函数来提高信号的有效成分，进而提高时差估计的精度，考虑到在信噪比较低的情况下，它的估计性能又开始下降。所以本文研究了一种基于二次相关的广义互相关时差估计新算法。该算法利用二次相关先对接收信号进行处理，可以有效抑制干扰噪声，然后对二次相关的结果进行广义互相关处理，进一步去除噪声，提高信号的信噪比，从而提高时差估计精度。 (2)多普勒频移的存在会导致地面接收的信号中形成微小的频率差，而一般的时差估计算法较少考虑频差的存在，这会影响时差估计的精度。针对这个问题，本文引入频差补偿方法，通过结合LMS算法和相关希尔伯特差值法，研究一种基于频差补偿的LMS相关希尔伯特差值时延估计新算法。该算法在进行频差补偿之后，利用LMS算法先提高信号的相似性，再结合相关希尔伯特差值法进一步抑制噪声，提高信噪比，从而实现时差参数的精确估计。 (3)传统的二阶互模糊函数算法以及四阶累积量算法是时差频差联合估计问题的主要处理工具。为了解决二阶互模糊函数对相关噪声处理的局限性问题，以及基于四阶累积量的联合估计算法的运算量大的问题，本文结合非圆信号的特性并利用小波阈值去噪方法，提出一种新的时频差联合估计算法。该方法首先对接收信号进行小波阈值去噪，然后构造共轭模糊函数，最后再进行二维搜索，得到时差和频差参数。仿真实验给出不同信噪比下的参数估计结果，验证这种算法能有效抑制相关噪声，又能相对降低运算复杂度，并且在较低信噪比下也能做出准确估计。