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随着物联网时代的到来,人们对位置信息的精度要求也越来越高。随着定位技术水平的提高以及无线通信中短距离高速率通信技术日趋完善,作为一项兴起不久的技术,超宽带(Ultra Wide Band,UWB)技术既可满足室内无线定位高精度、低能耗,又可实现低复杂度的要求。对于直达路径(Direct Path,DP)的研究在UWB定位系统中是一个重要部分,一个定位系统性能的好与坏我们要由系统定位位置和实际位置的距离差来比较,而造成距离误差的主要原因是UWB信号传输过程中出现多径传播和非视距(Non-Line-of-Sight,NLOS)现象。虽然UWB信号的时间分辨率在纳秒级,可在一定程度上降低多径效应对定位精度的干扰,但系统的带宽是有限的,于是同样存在多径误差。NLOS误差则为UWB信号在传播过程中受到障碍物的干扰,导致信号传播产生额外时延而导致的距离误差。此时则需要误差抑制算法对测量结果进行一定的修正或补偿,这个过程产生四种经典算法,后人又在这些经典算法之上提出了一大批改进算法,但这些算法还只停留在实验室中,很少有真正的工程应用来证明他们的实际效果。实际定位情况中,环境一般都更加复杂,无法通过固定传输模型等方式有效消除NLOS误差,也无法通过仿真有效模拟真实传输特性。本文将结合自主研发的UWB定位实际产品,对障碍物较少的展厅环境、电磁环境复杂,墙壁、承重柱较多的实验区环境、非视距和多径环境复杂的办公室环境进行NLOS各种误差抑制手段的实际测试,在选取某一环境下对非视距及多径误差抑制效果最好的算法之后,加入不同的滤波算法,选出不同环境下误差抑制算法及滤波算法的最优化组合,并对测试过程中所遇到的问题进行分析与优化改进,进一步提高UWB定位的精准度。在以展厅为代表的相对空旷的环境中和在以实验区为代表的电磁环境较为复杂,存在墙壁、承重柱遮挡等NLOS环境下,Chan算法及泰勒展开算法的定位效果较好,但基于泰勒展开算法巨大的计算量,优先选取Chan算法,加入滤波算法后卡尔曼滤波算法表现较好,整个系统实际误差分别在8cm和15cm左右,在以办公区为代表的墙壁较多较厚、建筑结构复杂的完全非视距环境下,泰勒算法虽然计算量较大,但定位表现相对较好。虽然定位误差在30cm左右,但在完全非视距条件下,这种定位效果可以接受。