超宽带(UWB)作为一项新兴的无线定位通信技术,以其传输速率高、发射功率低、多径分辨率高、保密性好、抗干扰能力强等优点,受到越来越多的关注。在无线传感器,雷达,定位等领域UWB技术得到广泛应用,目前国内外都在积极研究开发UWB产品,使其成为当前无线领域研究的热点,UWB技术被视为下一代无线网通信的关键技术之一。随着人们对于室内无线定位的需求逐渐提高,UWB以穿透力强,定位精度高等优势,为实现高精度的室内无线定位提供了有效的解决方案。UWB定位精度高是基于其极强的时间分辨率。在分析了常用的无线定位方法后,本文选择适合UWB的基于时间定位方法,在基于时间的定位方案中,TOA方法由于需要严格的时间同步,在实际应用中较难实现,所以本文选择TDOA方法,并就TDOA定位算法进行了研究。首先本文分析了常用的经典TDOA定位算法,Fang算法、Chan算法及Taylor算法,对算法的原理及特点进行了详细的说明。在传统算法的基础上,验证了一种Chan算法与Taylor算法结合的协同定位算法。并就定位过程中基站数目及测距误差对各算法定位性能的影响进行了仿真实验。实验结果表明该协同定位算法既解决了Taylor算法初值难以确定的问题又弥补了Chan算法适应性差的缺陷,是一种较好的定位算法。其次,文章对遗传算法在无线定位领域的应用进行了深入研究,介绍了基本遗传算法,并在分析了基本遗传算法缺点后,提出了一种改进遗传算法与Chan算法相结合的定位算法。建立了算法的数学模型,介绍了算法的详细步骤,最后对算法进行了仿真分析,实验表明相较于传统定位,该算法在测距误差较大的情况下,能够有效提高了定位精度。考虑到在定位问题中的实时性要求,本文研究了当前的并行遗传算法模型,为无线定位的研究提供一个较好的研究思路。最后,本文介绍了基于PLUS的定位系统平台,运用定位算法实现的一个定位软件系统,详细说明软件各模块的实现,在定位算法中,为了解决遗传算法实时性问题,采用了基于MPI的并行遗传算法,对软件的定位结果进行了分析。分析结果表明,该软件较好的实现了无线定位的需求,达到了较为理想的定位效果。