伴随着城市化的快速发展,人类室内活动面积逐渐加大,对室内定位的需求也在不断的增加,如智慧医疗、公共安全、商业推广等。由于卫星信号无法穿透至室内,室内的位置服务只能借助其他的定位技术如WIFI、蓝牙、UWB、RFID、PDR、地磁、计算机视觉和音频等。其中,音频室内定位技术因具有良好的智能设备兼容性,有望通过低成本的硬件设施投入为用户提供分米级的高精度室内定位服务,近年来受到了国内外研究者的广泛关注。实际应用中,复杂室内场景带来的强多径、非视距和多普勒效应等是影响音频室内定位系统(Acoustic Indoor Positioning System,AIPS)性能的关键因素。此外,目标与节点间的几何条件、音频发射方案、节点的时钟偏差等因素的影响也不能忽视。本文以自行研制的低成本音频室内定位硬件平台为设备基础,面向实际应用中的诸多复杂因素,开展了对音频检测算法、定位算法以及异常处理和可靠性判断方法的研究,旨在为实现高精度、鲁棒的实时音频定位提供解决方案。具体的研究工作和成果包括:(1)为实现复杂室内场景下的音频到达时间差(Time Difference of Arrival,TDoA)和节点相对速度(Node Relative Velocity,NRV)估计,开展了音频检测算法研究。提出了一种新颖的包含粗找和细找步骤的音频达到时刻(Audio Arrival Time,AAT)检测算法。粗找环节利用余弦定理和系统同步时序实现音频数据段(Audio Data Segment,ADS)的自适应截取,以克服背景噪声及不精确系统时钟的影响。细找环节则利用音频的室内传播特性以及源信号自相关的波形特征从ADS中准确估计出AAT。在大厅、走廊、办公室、地下车库等不同场景中开展了静态目标和动态目标定位实验,验证了所提AAT估计方法比两种传统检测方法具有更高的鲁棒性。同时,针对因目标运动造成的多普勒频移导致的AAT检测误差,提出了一种新颖的多普勒修正方法。该方法借助NRV,通过重构与接收音频相匹配的参考信号实现目标运动情形下的AAT精确估计。在动态目标定位实验中验证了所提多普勒修正方法的有效性。(2)为提高复杂场景下的定位鲁棒性,开展了各种定位算法研究。首先,提出了一种基于TDoA的组合加权(COM-W)定位算法。以二维定位为例,该方法在所有三节点组合定位基础上,利用克拉美罗下界(Cramer-Rao lower bound,CRLB)加权平均获得最终目标估计位置。数值仿真和实际场景实验结果均表明,COM-W定位算法在量测噪声较大、节点与目标间存在高度差以及目标靠近节点的测试条件下具有优越的定位性能,受量测噪声和不利几何条件影响较小。然后,针对基于TDoA的定位中由分时问题引起的误差,提出了一种通过估计速度移动节点坐标的修正方法。动态目标定位实验结果显示,分时修正可将定位精度提高约5cm。最后,提出了一种基于TDoA+NRV的搜索加权(SEA-W)定位算法。该算法通过求出所有量测组合的解构建搜索区域,在搜索区域内确定使得目标函数最优的解作为最终位置估计。仿真结果表明,在历史位置可靠的前提下,SEA-W定位算法对节点的需求数降至2个,可用于异常处理和可靠性判断,进而提高系统的鲁棒性。(3)AAT异常处理和定位可靠性判断研究。针对可能出现的AAT估计异常,提出了一种自适应卡尔曼滤波器(Adaptive Kalman Filter,AKF)和一种可靠性判断(Reliability judgment,RJ)方法。AKF改进了传统的卡尔曼滤波器,直接对AAT和NRV滤波,可以根据量测结果自适应地调节滤波参数,适应了目标运动随机性强的特点。RJ方法融合了信号质量判断和估计位置一致性分析,只有在系统满足信号质量以及估计位置一致性要求的前提下才会给出可靠的指示。数值仿真和实际场景实验结果均表明,AKF可在一定程度上有效抑制异常AAT检测带来的不利影响,RJ方法可有效地识别并剔除异常估计位置,结合AKF和RJ方法的定位流程改善了系统的定位性能,表现出了良好的鲁棒性。