近年来,位置服务业务呈爆炸性增长。依托卫星导航和移动网络的室外定位技术研究起步早、应用普及,而室内定位技术尚不成熟。可见光技术以其绿色环保、宽带高速和室内泛在等独特优势,为室内定位应用提供了一种新型途径,现已成为国内外室内定位研究领域的热点技术。本文即针对可见光成像定位技术的高维参数估计、约束目标位置优化和目标航迹推算等技术环节开展研究,论文主要工作包括:一、针对可见光成像定位高维参数非线性方程组求解难题,引入UKF(Unscented Kalman Filter:无迹卡尔曼滤波)设计思想,给出一种基于UKF的高维参数估计方法。该方法通过构建初始样本空间,实现有限范围的约束迭代,快速高效地完成了非线性高维方程的求解。仿真结果表明:在初始样本空间构建合理的情况下,可实现mm级的定位。当初始样本在大范围内随机选取时,定位误差增大,部分解算无法收敛。二、针对目标位置估计所涉及的高维空间搜索收敛慢的问题,引入降维设计思想,联合惯性单元的瞬时姿态估计,将搜索空间缩小到带约束特征的样本空间。据此提出一种联合目标瞬时姿态估计的高维空间搜索方法。该方法以瞬时姿态信息特征构建目标寻优函数作为约束条件,降低遗传算法中个体优秀基因的进化范围,显著得提高了进化速度,同时由于规避了对初始样本空间的依赖性,提高算法的鲁棒性。仿真结果表明,最优参数条件下的位置估计均方误差优于40mm。三、针对目标移动状态下可观测信息缺失造成定位不连续的问题,引入加速度、指向等惯导信息,给出了一种融合航迹信息的目标动态定位方法。该方法联合历史航迹和惯导信息,测算步频、步幅和移动方向等三个主要参数,经预测与滤波实现移动目标的连续定位。