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安全是煤矿生产的基础,井下目标精确定位是煤矿安全的重要保障。煤矿井下人员定位系统能对井下作业人员实时定位,为井下应急救援、人员作业管理以及矿井物联网建设等提供重要位置信息,但是由于矿井巷道狭长封闭,无线信号的传播存在严重的非直射径误差和多径衰落现象,导致当前矿井定位系统定位精度低、适应性差。基于此,本文在分析现有一些矿井人员定位技术和算法的基础上,对基于TOA(Time of Arrival)的煤矿井下人员定位误差优化算法进行了较深入的研究。矿井TOA是基于信号到达时间的定位技术,易受时钟同步、计时偏移和电磁波NLOS(Non Line of Sight)传播等的影响。本文在采用对称双边双路测距算法有效消除同步时延和计时误差的基础上,针对矿井TOA定位精度易受电磁波NLOS传播时延影响的问题,通过对矿井电磁波NLOS传播特性和巷道设备运动特点的分析,提出了巷道电磁波NLOS传播时延参考模型,并依据巷道NLOS时延的成因和特点,将其分为随机NLOS时延和固定NLOS时延,为后面优化算法的研究提供了理论依据。针对由矿井巷道中机车等移动设备以及不规律设置设备引起的、具有随机性和难以定量分析等特点的巷道随机NLOS时延误差,提出了一种基于新息阈值的卡尔曼滤波算法。该算法在经典卡尔曼滤波算法中,引入新息阈值的概念,提高了卡尔曼滤波器对脉冲误差的滤除能力,达到了滤除巷道随机NLOS时延误差的目的。针对由矿井巷道中固定设施及设备造成的具有稳定性和一定规律的巷道固定NLOS时延误差,提出了参数拟合和几何定位算法。该算法通过参数拟合建立巷道测距误差模型,构建了井下固有设备参数与定位估计值间的函数关系,并利用投影几何算法消除定位点漂移现象,有效抑制了巷道固定NLOS时延误差。针对本文所提出的基于新息阈值卡尔曼滤波和参数拟合算法进行了大量仿真实验。首先,通过不同新息阈值和参数拟合值的组合实验,讨论了算法中的关键参数新息阈值和参数拟合值对本文所提算法的作用,验证了本文所提算法的合理性和参数设计的最优性。其次,通过系统的仿真和比较实验,分析本文所提算法对抑制矿井巷道NLOS时延的可靠性和有效性。仿真结果显示,本文所提算法处理后的测量数据定位误差在0～0.8m之间,平均误差为0.3m;且相比于对称双边双路测距算法、卡尔曼滤波和指纹定位算法以及卡尔曼滤波和参数拟合算法,平均定位误差分别减小了3.4m、0.4m和0.6m。从而表明所提算法对TOA定位误差具有较明显的抑制作用,可以实现TOA方法在矿井NLOS环境中的有效应用。