厘米级的高精度定位需求在自动驾驶和智能终端领域正在快速凸显,且由于自动驾驶技术的商业化将最先在高速城市环路和地下车库实现,因此针对弱卫星和无卫星区域,采用超宽带定位技术来弥补卫星定位系统局部覆盖不足,构建覆盖全场景的高精度定位系统,逐渐获得了整车行业与自动驾驶行业的重视。面对日益复杂的定位场景,有必要针对其中关键问题开展研究。在UWB测时测距、基站组网、终端定位算法三个方向上,本文分别设计了可对抗强远多径的变重频UWB测距物理层帧结构与测距算法、设计了灵活便捷的基于IEEE 802.15.4z UWB协议物理层的高精度时钟无线同步方法、设计了可适应复杂基站构型的最大后验定位算法,且全部经过硬件系统验证达到设计目标并投入市场。首先,在UWB基站测时测距方向上,为解决强、远多径反射信号干扰引发的直达径判别混乱、测距结果不可信的严重问题,本文设计了变重频UWB测距物理层帧结构与测距算法。该方法采用脉冲重复频率连续变化的IR-UWB脉冲串形成创新型的帧结构,配合相应的基带算法,成功解决了强、远多径环境下的测距模糊问题,保障了超宽带模组在定位系统中的测时测距准确度,为UWB基站高精度组网定位打下良好基础。第二,在UWB定位基站组网方向上,本文设计了基于IEEE 802.15.4z UWB协议物理层的高精度时钟无线同步方法。该方法利用基站间的UWB无线通信同时实现了时钟观测和定位报文播发,使得UWB定位终端仅需监听基站间的通信报文即可采用后处理同步方法实现高精度的TDo A定位计算,终端数量无限且定位刷新率满足自动驾驶要求。该方案在基站组网时无需在基站间搭建以太网等有线通信链路,仅需要分别供电且邻站通视即可实现组网时钟同步,便于各种场景下的UWB定位网络低成本高效率部署。最后,为提升复杂三维基站构型下的UWB终端定位性能,本文提出一种基于最大后验估计的TDo A定位算法,可充分收集、统计并利用定位基站和环境的先验信息。与经典算法相比,本算法即便在病态基站几何构型下,也可以达到Cram′er-Rao下界,并很好地完成收敛,解算平均迭代次数小于10次,定位精度达到15cm以内,是地面+地下甚至多层地下车库UWB立体布站场景下保障布站灵活性和鲁棒定位性能的关键算法。