随着科技的进步以及物联网概念的兴起，室内定位技术得到了迅速而全面的发展，人们对室内定位服务的需求越来越高。传统的室内定位技术在复杂多变的室内环境中，其定位精度无法满足人们对定位精度越来越高的要求。基于对现有的室内定位技术的分析，本文研究了基于UWB信号的室内混合定位算法，提高NLOS环境下的定位精度。　　本文的主要研究内容及成果如下：　　（1）本文概述了室内定位技术的研究背景及国内外研究现状，介绍了常见的室内定位方法以及IEEE802.15.4a标准中UWB室内信道模型：路径损耗模型、功率时延模型、小尺度衰落模型；并介绍了在室内定位系统中2PPM-TH-UWB信号的选取原因及其产生。　　（2）本文在传统最小二乘法的基础上，提出了增加对系数矩阵的QR分解，改进了TDOA定位算法，并以室内住宅环境为研究场景，通过MATLAB工具进行仿真对比了两种算法性能，对比发现基于QR分解的LS定位算法不仅提高了基于TDOA定位算法的定位精度，并且还降低了算法的运行时间，为定位系统的即时性提高了保障。并在此基础上，分析了基于TDOA残差加权的NLOS鉴别算法，仿真了存在多个NLOS误差的条件下，不同数量的参考基站参与定位对NLOS误差的鉴别。　　（3）本文分析了针对室内NLOS环境，在准确评估信号路径损耗因子的前提下，基于RSSI的测距可以有效补偿NLOS引起的误差，从而提高NLOS环境下的定位精度。本文提出了最小二乘法和高斯牛顿迭代算法相结合的RSSI定位算法，并对该算法性能进行了仿真分析与讨论。在LOS与NLOS并存的环境下，提出了将TDOA定位算法与RSSI定位算法相结合的加权混合算法，仿真分析并对比了混合算法与单一算法的定位性能，验证了混合算法在定位精度上的优势。