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随着人们对实时室内高精度定位需求越来越强烈,传统室内定位如红外线、蓝牙、超声波、RFID等技术,在定位精度、功耗上不能满足人们迫切的需求。超宽带(Ultra Wide Band,UWB)技术相比于窄带技术,其传输速率高、发射功率低、抗干扰和穿透能力强,在障碍物少或视距(Line of Sight,LOS)传输下能取得很好的定位性能,但当目标与探测器之间障碍物较多,由于非视距(Non-Line of Sight,NLOS)传输导致定位性能明显下降,因此研究如何能减少或者消除NLOS传输带来的误差具有重要的价值。为此,本文首先研究了超宽带技术特点、定位系统各部分功能、常见的各类定位与跟踪算法;其次研究了UWB信号室内传输信道模型,仿真并分析了IEEE802.15.4a信道模型在不同短距离场景的传输特点;最后为实现在未知场景下,对待测目标高精度定位与跟踪,本文分为以下两个方面做研究:一方面针对静止目标:考虑探测环境为LOS与NLOS共存,本文设计了N-CHAN算法:它既保留了CHAN算法的优点,即噪声为高斯分布时,具有较小的计算量,高的定位精度,又能在噪声为非高斯场景下实现较高精度定位,仿真证明N-CHAN算法定位精度明显优于CHAN算法;考虑在探测区域内目标与探测器之间均为NLOS,结合质心Taylor算法以及TOA的几何关系,设计了N-Taylor算法,它能够检测出相对误差较大传输路径,并在有效消除NLOS误差的同时,解决了Taylor算法发散问题。仿真证明该算法在定位精确、迭代次数以及收敛性上明显优于CHAN-Taylor、Taylor、质心Taylor。另一方面针对移动目标:综合考虑目前各类跟踪算法特点,仿真对比得出PF算法更适合于本文研究。结合本文实际需求,融入自适应算法思想,根据目标实际运动情况与环境噪声,改进PF算法,设计了JZ-PF算法。仿真证明在状态方程噪声为瑞利分布,观测方程为高斯分布下,该算法能有效减小测量误差,并在不同误差条件下,均能有效的消除NLOS误差,具有良好的鲁棒性。最后本文在综合考虑目标静止和运动的情况,融入RSSI,设计了FFP算法。它通过检测目标是否运动、目标与探测器之间路径是否为LOS,而动态选择算法,并自适应修改相关参数,它有效克服了JZ-PF算法对测量数据误差较小的敏感问题。通过MATLAB仿真证明,该算法能在复杂室内环境下,可对未知运动状态的目标进行定位与跟踪,精度达到厘米级。