随着我国社会经济发展水平的不断提高,温湿度数据在环境管理、工业监控、农业粮食保存等方面取得越来越多的应用,人们对于温湿度的监测技术也不断提出新的更高的要求。目前常采用的温湿度监测手段往往需要布设有线的温湿度传感器,不仅增加了成本和系统复杂度,而且更新维护困难,难以满足温湿度数据的立体化监测的要求,因此研发新的温湿度监测技术成为一项重要的发展课题。UWB(超宽带)技术,是一种通过发射非正弦窄脉冲来传输信息的无线通信技术,具有结构简单、数据传输速率高、抗干扰性强等优点。同时,由于其时域窄脉冲的分辨率相当高,因此UWB技术能够实现高精度的定位功能。基于上述优点,将UWB技术应用于温湿度监测系统以同时实现数据传输和定位功能,具有部署快、精度高、立体化、方便灵活等优点。本文设计了一种兼具UWB定位与无线数据传输的温湿度监测系统并实现了其中的关键模块。本文的主要工作内容如下:(1)提出了一种基于RSSI的值选择基站进行定位的改进Chan算法。基站数目的多少会影响Chan算法的定位精度,随着基站数目的逐渐增多,Chan算法会逐渐缩小定位结果与真实结果之间的误差,提高定位精度。但这种增长不是无限的,当基站数目增加到一定值时,继续增加基站数目对定位精度的改善效果并不明显。且若基站中某一个或几个引入较大的非视距误差时,会极大的影响Chan算法的定位结果,本文提出了基于RSSI的值选择基站进行定位的改进Chan算法,并仿真了该算法在LOS和NLOS路径下的定位性能,结果表明该算法降低了非视距误差造成的定位结果偏差较大的影响,提高了定位精度。(2)提出了一种将位置指纹与传统Taylor算法相结合的位置指纹-Taylor算法。Taylor算法的定位结果与初始值的选取有关。若初始值选取的离真实值相差较远时,Taylor算法便可能会存在不收敛的情况,此时便无法得到定位结果。而且Taylor算法的定位精度也与初始值的选取有关,初始值选取距离真实值越近,定位精度越高。针对此问题,本文提出了一种位置指纹-Taylor算法。首先采用位置指纹算法对待测目标进行定位,然后将定位结果作为Taylor算法的初始值进行二次定位。仿真了该算法在LOS和NLOS路径下的定位性能,并与该算法与传统Taylor算法的定位性能进行对比,结果表明该算法解决了Taylor算法可能出现的不收敛的问题,并提高了定位精度。(3)设计了基于UWB定位技术的温湿度监测系统并实现了其中的关键模块。包括系统的组成,温湿度传感器模块及基站的硬件部分,温湿度传感器模块及基站和主站的软件设计流程。