随着经济的发展,位置服务在人们生活中扮演着越来越重要的角色。而在室内定位技术中,UWB具有定位精度高,抗多径能力强,信息传输快捷安全等优点,是实现高精度室内定位的优选之一。本文针对UWB定位方法的进行了深入的研究,主要有以下内容:1.针对UWB基站数量受限时无法定位的问题,提出了一种三基站UWB三维定位算法,实测实验表明,该方法在X、Y上的定位精度达到了分米级,能够满足紧急条件下的定位需求。2.针对UWB因系统硬件,时钟漂移等问题出现的系统性的测距误差,采用基于最小二乘的多项式拟合法以及指数函数拟合法对测距的绝对误差和相对误差进行了拟合,实验表明,用建立的绝对误差模型改正使测距误差平均减小了约70.98%,而使用相对误差模型改正后的测距误差平均减小了约73.37%,有效提高了测距精度。针对非视距误差,提出了一种使用BP神经网络基于信道特征值对测距环境进行分类的从而识别非视距观测值方法,实验表明,该方法对于非视距观测值的识别准确率率高达0.911,而对无遮挡测距值的识别率达到了0.906。3.提出了一种Chan-REKF算法,即使用抗差卡尔曼滤波算法作为UWB位置估计的核心算法,而利用Chan算法对抗差卡尔曼滤波算法提供初值,加快其收敛速度。实测实验表明,在测距值受干扰的情况下,静态定位,Chan-REKF相比于扩展卡尔曼滤波算法,在X方向上定位的精度提高了29.3%,在Y方向上定位精度提高了63.7%,在Z方向上提高了76.7%,而在有干扰的动态定位中,Chan-REKF相比于扩展卡尔曼滤波算法得到的轨迹更加平滑,更不受粗差影响。4.提出了一种基于抗差卡尔曼滤波的GNSS/UWB伪距组合定位方式来增强GNSS定位结果,相比仅使用GNSS系统进行解算,组合系统能够有效地提高定位精度,以及定位结果的可靠性,削弱各种误差对于定位结果的影响。对于环境复杂的室内外过渡区域来说,相比与仅使用GNSS进行定位,GNSS/UWB定位能够更加好得完成定位任务。