随着智能手机、智能穿戴等电子设备的流行,基于位置的服务(location based services,LBS)变得越来越普遍,并逐渐成为新的经济增长点和战略性新兴产业,从而推动了室内外定位技术的发展。据统计,人们大约80%的日常活动在室内进行,因此,室内位置信息的获取在LBS中显得至关重要。随着5G时代的来临,高带宽、低时延的网络服务将为LBS带来更加广阔的发展前景,也将为室内定位产业创造巨大的潜在市场。根据Marketsand Markets调查数据显示,到2022年,室内定位的全球市场规模将达到409.9亿美元。在室外,全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)可以提供高精度的位置信息;但在室内,由于墙体和房顶等建筑构件的遮挡,GNSS信号被严重衰减甚至彻底阻挡,无法提供有效位置估计。近年来,基于无线局域网(wireless local area network,WLAN)、紫蜂(Zig Bee)、蓝牙(bluetooth)、惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)、无线射频识别(radio frequency identification,RFID)、视觉(vision)、超声波(ultrasound)、超宽带(ultra-wideband,UWB)、伪卫星、地磁(geomagnetism)等技术的室内定位方案得到了广泛研究与应用。在现有的室内定位技术中,UWB技术因为功耗低、抗干扰能力强、距离分辨率高等优势,被看作是室内高精度定位的最佳选择,备受学术研究和产业应用的青睐。尽管如此,在过去10年里,囿于UWB芯片的普及程度,UWB室内定位技术主要被用于一些精度要求高、场景范围有限的专业应用领域,比如工业、仓储、机器人定位与导航。2019年9月,苹果公司宣布在其发布的i Phone11中加入UWB芯片,极大地推动了UWB芯片在电子设备中的普及,为UWB技术在室内定位中的广泛应用铺平了道路,将使UWB技术在室内定位领域扮演更加重要的角色。UWB技术的诞生可以追溯到19世纪,但直到2002年美国联邦通信委员会(Federal Communications Commission,FCC)正式批准UWB可以无授权使用,该技术才得以广泛研究,并逐渐被用于室内定位。截止当前,基于UWB技术的室内定位技术依旧没有得到充分研究,部分关键问题尚未得到解决,如非视距(non-line-of-sight,NLOS)传播识别与影响抑制;现有的UWB室内定位系统只提供位置估计,没有考虑方向信息;同时,随着电子设备芯片计算性能的提升以及内部传感器种类的不断丰富,多传感器融合定位逐渐成为室内定位新的发展方向,然而,据作者调查,目前缺乏对UWB与其他传感器(如IMU、地磁)组合定位的研究。因此,本文对基于UWB的室内定位与定向关键技术进行了深入研究,主要包括三个方面:一是研究了NLOS传播识别与影响抑制,二是研究了UWB与IMU组合定位,三是研究了室内低成本方向估计。具体创新点包括:(1)提出了一种基于模糊理论的NLOS传播识别与距离误差补偿方法。现有的NLOS传播识别与距离误差补偿方法普遍存在需要先验知识、环境依赖性强、计算复杂度高等不足。本文提出了室内信道分类思想,基于模糊理论进行NLOS传播识别与距离误差补偿,从而避免对先验知识的依赖,并且计算简单、易于推广到不同场景。(2)提出了一种抑制NLOS距离残差的位置估计算法。在当前的NLOS减轻算法中,没有考虑NLOS距离残差对位置估计的影响。为此,本文建议了一个NLOS距离选择方案,同时将M-估计理论引入LS,以减少NLOS距离残差对位置估计的影响。(3)设计了UWB/IMU松组合与紧组合系统,首次对组合系统的可观性、以及UWB基站数量与几何分布对UWB/IMU紧组合的影响进行了分析;同时,针对UWB/IMU组合系统水平姿态角估计依赖于捷联惯导算法误差模型的不足,提出了一种基于零加速度更新(zero acceleration update,ZAUP)的行人水平姿态角估计方法,该方法不需要进行小角假设,可使用直接状态KF进行水平姿态角估计。(4)提出了一种基于多天线UWB传感器的室内方向估计方法。当前,室内低成本方向估计主要是基于航姿参考系统(attitude and heading reference system,AHRS),受到室内地磁干扰的影响。本文提出了一种基于多天线UWB传感器的室内低成本方向估计方法,不需要地磁辅助,实用性较强。