近年来，包括车联网物联网在内等新一代信息技术的兴起引起了各界广泛的关注。对于其中的物品和车辆等目标位置的确定和跟踪离不开无线定位导航技术。当前应用最广泛的全球卫星定位系统由于卫星信号穿透性弱，在室内、矿井、树林等复杂环境下，容易受到障碍物的遮挡，无法提供精准的位置信息。无线导航网络利用锚节点对动态无线节点进行定位可以作为提供实时可靠位置服务的有效补充手段。无线导航网络的定位精度与网络拓扑结构、测量方法和系统资源分配等有关。为了提高目标的定位精度，增加网络中锚节点的数目或者提高定位信号的发射功率等传统方法都会导致定位成本和复杂度较高。因此，在系统成本和资源受限的条件下，系统资源的合理分配和调度成为提高网络定位精度的有效方法。　　在传统无线定位网络中，目标节点通过与位置已知的锚节点进行测距来得到目标节点的位置估计。对无线导航网络而言，目标节点的位置信息具有时变性，相邻时隙间的位置信息具有一定联系，由此引入时间协作测量信息，在传统只有单一空间测量的基础上，将二者进行联合，提高了定位精度。　　基于无线导航网络联合时间和空间测量信息，针对网络资源受限情况下提高定位精度的问题，本文建立了在时隙数和移动目标节点位置确定情况下的整体最优功率分配模型，以优化理论为主要分析方法，对功率资源进行优化分配，从而实现导航网络中移动节点定位结果的最优化。　　针对实际应用中节点运动的时隙数和位置不确定的功率资源合理分配问题，本文分别提出了基于节点时隙数鲁棒和位置鲁棒的功率优化分配方案。对于移动节点时隙数不确定的情况，本文提出了保守和贪婪两种功率优化分配策略，采用全局整体研究和分时隙研究的两种方式进行了分析，仿真结果表明保守的功率优化分配策略要优于贪婪的功率优化分配策略，同时得出了特定实验情境下保守功率优化分配策略的最优使用值。对于移动节点位置未知的问题，本文采用扩展卡尔曼滤波算法获得目标节点每时隙位置的不确定范围，结合远场近似条件，建立了每个时隙节点位置不确定时的鲁棒性研究方法，进而为位置鲁棒情况提供了良好的功率优化分配方案。　　实验仿真结果表明，无线导航网络中合理的资源优化分配和调度策略不仅能够提高系统的定位性能，还能使系统的资源利用率得到提升。为后续研究奠定基础。