数字广播是一种采用广播方式传输数字化音视频媒体流及各种数据信息的系统。数字广播已在国外广泛应用，在国内也相继展开。利用数字地面广播、数字多媒体广播信号也可得到一种新的无线定位方式。相对GPS，其优势在于：信号在室内接收质量良好；发射台固定，易于捕获信号；信号连续传送，有利于提高定位精度；利用数字电视地面广播基础设施，定位方案更经济。考虑到国内及国外大多数国家候选或已采纳的标准均采用多载波的正交频分复用（OFDM）调制技术，因此，研究基于OFDM的数字广播定位技术具有广阔的应用前景。 本文工作围绕基于OFDM数字广播信号的无线定位与跟踪关键问题展开，具体内容包括：研究了基于OFDM数字广播信号的测距方法，分析了影响测距精度的主要误差和非视距问题；总结了视距环境下的定位跟踪算法，提出了基于扩展卡尔曼滤波器组修正重要采样的粒子滤波方法；采用两种不同的思路，提出了在视距和非视距环境下进行定位跟踪的算法，并研究了在此情况下定位跟踪均方误差的后验Cramer-Rao下限。 论文的主要贡献在于： 1、在视距环境下，针对一类状态噪声小、观测噪声大的系统模型的定位跟踪问题，提出了基于扩展卡尔曼滤波器组修正重要采样的粒子滤波方法。相比于扩展卡尔曼滤波和经典的粒子滤波，该方法能提高定位精度，且收敛速度快，性能稳健，受初始值设定误差影响较小。 2、针对视距和非视距混合环境下的定位跟踪问题，提出了基于改进扩展卡尔曼滤波器组结合数据融合的方法。该方法根据来自单个发射台的信号测量值，利用改进扩展卡尔曼滤波器组估计运动状态和非视距状态，再通过数据融合得到当前时刻的运动状态估计。仿真实验表明，该方法在不同的视距和非视距条件下均满足FCC-E911定位精度要求，且鲁棒性强，复杂度满足实时性要求。此外，算法的分布式结构适合大规模集成电路并行处理，且能够灵活地融合不同的测量方法及同步、异步测量方式，有利于未来不同信息获取方式下的定位系统进行合作定位。 3、在视距和非视距混合环境下，提出了基于RBPF方法联合估计运动状态和视距环境变量。该方法利用粒了滤波方法估计视距环境变量的后验概率密度，再通过分析方法得到运动状态估计。为提高估计精度，在粒子滤波过程中，采用最优采样函数获得视距环境变量粒子，并通过后向预测方法选择最有效的粒子用于视距环境变量估计。仿真实验表明，相比现有算法，该方法受先验概率设定误差的影响较小，在视距和非视距转移概率无法正确估计时，定位精度增益明显。 4、基于视距和非视距混合环境下的定位跟踪问题，提出了跟踪误差后验Cramer-Rao下限新的计算方法。该方法首先通过分析得到接收机的状态估计，再应用Sigma点集和无迹变换求得Fisher信息矩阵，获得后验CRLB值。理论下限的计算过程中，假设在整个运动过程中LOS/NLOS的转移过程已知。仿真实验表明RBPF方法以及改进EKF组方法在视距环境变量能正确估计的条件下，其估计误差与理论下限接近。该理论下限可为后续开发新的有效算法提供理论指导，并在参数改变条件下进行性能预测，设定合理可行的性能指标。