无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSN）作为一个新兴的技术领域，有着广泛的应用前景，而传感器节点间的测距定位技术是整个网络实现的前提基础，因此也得到了越来越多的学者对其进行研究。针对无线传感器节点的应用特点，考虑到超宽带（Ultra Wide Band, UWB）系统功耗低、硬件复杂度低、抗干扰性强等特点，本文选定利用超宽带技术来实现测距和定位。同时，针对非视距下测距结果误差较大的不足，本文还研究了基于SVR的误差校正校正技术。具体来讲，本文的主要研究内容如下：首先，针对WSN应用特点和要求，本文引入了UWB技术，并且仿真产生了UWB信号、超宽带传输信道。分析了超宽带信号在产生、传播、接收中遇到的问题后，本文进行了仿真实验。通过仿真我们发现了超宽带信道拥有密集多径的特点，尤其在非视距信道下，多径时延表现非常明显。第二，分析了现有测距体制中常用到的几种算法，包括MES算法、TC算法等，针对接收到的超宽信号特点，本文研究了一种基于粗测距-精确测距的两步测距法。在粗测距中，对现有MES算法和TC算法进行了改进，采用了基于幅度四阶矩的改进算法；在精确测距中，本文中引入动态门限的概念，算法无论是在速度上还是精度上都有很明显改进，测距结果的性能较之前的算法有很明显的提升。第三，针对测距结果中的误差，尤其是在非视距下的比较严重，研究了一种基于SVR的误差校正技术。该方法操作简单，只需把相应的特征提取出，并送入已经训练好的回归模型中。无论是在视距还是非视距信道中，无需知道当前的信噪比，模型都能给出很好的误差估计结果。经过校正的误差明显减小，性能提升效果十分显著。最后，介绍了LSE定位算法的原理，对影响定位精度的因素测距精度和参考节点数目进行了定量分析，结果表明减少测距误差和增加参考节点数目都可以提高定位精度，但是减少测距误差才是提高定位精度的最根本途径。根据前面的测距结果，本文在二维和三维空间下都进行了仿真实验。结果表明，在IEEE802.15.4a信道模型下，本文采用的这套定位系统的误差精度在厘米级别，能够满足WSN应用中节点定位的需要。