无线定位已经成为现代各科技领域中的一项不可或缺的技术。如何便捷地实现定位,获取高精度的目标位置信息,一直是无线定位技术中的关键问题。无线定位技术通过已知位置的基站及其对应的信号特征测量值来确定目标位置。在无线信道传播环境中,由于受噪声、非视距传播、多径效应等不利因素影响,信号特征测量值往往会产生误差,进而导致定位结果产生偏差。因此,本文主要研究如何减小这些不利因素的影响并获得高精度的定位算法。本文以无线定位算法为研究课题,重点研究了到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA)和到达角度(Angle of Arrival,AOA)两种定位技术下的定位算法,其主要研究内容分为以下三部分:1.在掌握无线定位基础理论及定位原理的前提下,给出了TDOA定位技术和AOA定位技术的数学模型。在此基础上,介绍了基本的定位方法并对其中的经典算法进行分析。此外,分析了实际应用中定位估计的误差来源并给出了定位算法性能的评价标准。2.针对视距传播环境,提出了一种闭式解和迭代相结合的定位方法和方差加权定位算法。闭式解相对较稳健,不会发散,迭代解在几何精度因子好的情况下精度很高,但是在几何精度因子差的情况下容易发散。本文提出的闭式解和迭代相结合的定位方法综合了两者的优点并规避其缺点,将一步加权最小二乘算法与泰勒递归算法相结合,在保证性能稳定性的情况下提高了算法的定位精度。现有的高精度定位算法因包含矩阵求逆运算而无法应用于低成本硬件设备。为此,本文提出了一种新的方差加权定位算法,在避免矩阵求逆的前提下给出了闭式解,为低成本硬件定位系统提供了一个高精度的位置估计方法。仿真结果表明该方法的定位精度接近克拉美罗下限。3.针对非视距传播环境,提出了两种新的学习型定位算法。现有的学习型定位算法都是通过直接建立非直达波信号特征值到位置的映射来估计目标位置的。而这种方式实际上是将问题复杂化了,因为直达波测量值到目标位置的非线性关系已经有精确模型,没必要再利用样本信息进行学习。因此,本文将学习算法主要用在非直达波误差测量值的校正上,再采用加权最小二乘算法求解目标位置,提出了一种基于距离差校正的学习型定位算法,有效的提高了非视距环境下的定位性能。在非视距多径传播环境下,以往利用信道冲击响应的定位算法或是只利用了其中的部分信息,或是需要绝对时间的脉冲响应。而本文采用具有相对时间的信道脉冲响应,提出了一种基于相对冲击的学习型定位算法。该算法采用非参数核回归建立信号特征到位置的映射,通过充分利用完整信道信息来提高定位精度。本文采用Winprop电磁仿真软件,利用3D射线追踪进行信道建模,对算法的定位性能进行了仿真测试。仿真结果表明,相比仅利用TDOA测量值的学习型定位方法,本文提出的基于相对冲击的定位方法能够获得更高的定位精度。