高精度定位技术不仅在军事领域发挥着重要作用,在生产生活中也是不可或缺的,目前已广泛应用于交通导航、智能驾驶、跟踪监控、周边服务获取与推送等场景。据统计人们有四分之三以上的时间都是处于室内环境中,但是由于室内环境中墙体林立、障碍物众多,无线电信号存在多径效应,导致测量值中含有非视距（None-line-of-sight,NLOS）误差,从而严重地影响了定位的精度,难以满足室内高精度定位需求。NLOS现象是室内定位中的一个难题,在室内环境中普遍存在,已经成为制约室内定位发展的问题,因此,本文对非视距环境下的定位算法进行研究,以满足室内高精度定位的需求,论文的主要工作如下:首先,对室内定位误差的产生进行了分析,针对室内定位中的NLOS问题,本文提出了一种适用于非视距环境下的NLOS迭代修正定位算法。该算法可以解出定位结果的闭合解以及NLOS误差,进而修正测量值的NLOS误差后再次定位,通过不断地迭代来抑制NLOS误差带来的影响。然后提出了一种NLOS识别方法,与所提出的NLOS迭代修正定位算法相结合,从而达到高精度定位水平。其次,对于NLOS环境下移动目标的定位,本文提出了一种适用于非视距环境下的混合式粒子滤波定位算法。采用分布式粒子滤波定位算法应对所提NLOS识别算法无法识别的情况,使用可靠的LOS测量值计算残差作为权重,以加权的方式融合各个局部滤波器的定位结果。考虑到粒子贫化问题,通过极大似然定位算法结合集中式粒子滤波进行检测,检测出粒子贫化时重启滤波器。最后,依托虚拟空间高精度室内定位仿真平台进行仿真实验,对所提出的非视距环境下NLOS迭代修正定位算法和混合式粒子滤波定位算法的可行性与性能进行验证。实验结果显示在非视距环境中NLOS迭代修正定位算法与现有的Chan算法、残差加权算法等相比具有更小的定位误差,所提出的混合式粒子滤波定位算法与卡尔曼滤波算法、粒子滤波算法相比拥有更高的定位精度。