具备坐标感知能力的无线设备通过获取自身的(或目标的)坐标信息,可以提供各种基于位置信息的应用和服务。分布式相对定位是实现多个无线设备间坐标感知的主要方式。目前针对特定复杂环境(例如室内环境、高动态飞行环境等)的分布式相对定位技术研究仍然是解决坐标感知问题的热点。本文依托多飞行体协同工作和组网雷达穿墙探测两个典型应用环境,开展了以下研究工作：(1)、飞行器协同工作场合中的分布式相对定位问题研究,分为两飞行器间的定位和多飞行器间的定位。在两飞行器间相对定位问题的研究中,本文利用精确的测距信息对两飞行器惯导系统的相对误差进行修正,然后基于测距信息进行相对机动状态的检测,并根据检测结果对状态滤波模型进行选择和切换,实现了飞行器间的动态相对定位。此外,本文针对飞行器间的运动特性,提出了修正的差分双向测距协议,并据此建立了飞行器间的测距误差模型,和测距误差与两飞行器相对坐标间的线性约束,最后利用拉格朗日乘子法确定出飞行器间的相对坐标。在多飞行器间相对定位问题的研究中,本文针对三飞行器间测量信息的欠冗余问题,提出了基于多假设的最小均方估计算法。该算法首先建立不同飞行器间惯性导航信息相对误差的分布函数及其多假设模型,并依据不同模型对飞行器的相对位置进行最小均方估计。然后基于Bayes框架对各模型的估计结果进行加权滤波,从而实现三飞行器间的动态相对定位。为了进一步提高相对定位的精度和稳定性,本文依据最优线性估计模型,在相关程度未知的情况下,实现三飞行器各自定位结果的有效融合。(2)、组网雷达穿墙探测中的定位问题研究,分为雷达网络的自定位和组网探测中的多目标定位与跟踪。在探测雷达网络的自定位问题的研究中,为了消除墙体遮蔽对雷达间测距信息和定位算法性能的影响,本文提出了一种距离加权定位算法。该算法根据探测雷达间距离信息所满足的几何关系建立代价函数,然后利用序贯二次型优化算法对雷达间测距结果的有偏误差进行估计,然后根据误差的估计结果对测距信息进行修正,最后利用修正的测距信息完成组网雷达的自定位。在穿墙探测雷达的多目标定位跟踪问题的研究中,本文分别研究了多个扩展目标的数据管理和动态跟踪。针对数据的“量测-量测”关联问题,首先提出基于聚类质量函数的聚类算法,该算法通过引入聚类质量函数来实现单站数据的快速和可靠聚类。然后提出了两级m-best S-D分配算法,该算法利用m-best S-D和多级结构有效抑制了有偏测量误差的影响,实现了目标数据的全局配对。同时进一步提出了动态的“量测-航迹”配对方法,并结合序贯蒙特卡洛方法实现多扩展目标数目和运动状态的联合监测和跟踪。