非视距误差是影响定位系统精度的主要原因,尤其是在室内定位系统中,由于建筑物的建筑结构会造成信号的非视距传播,使得接收端得到的信号测量值存在NLOS误差,最终导致定位结果与真实坐标之间存在较大偏差。通过对现有的NLOS误差消除方法和定位系统了解学习之后,发现现有NLOS误差消除算法均在确定信号存在NLOS误差后,利用统计特性估计NLOS误差造成的具体偏差值,在密集的NLOS误差情况下,很难准确得到NLOS误差的具体大小,导致现有的室内定位系统易受室内建筑结构的影响,信号穿墙后室内定位系统的精度急剧下降。因此,需要研究一种能够应用于室内环境,且能准确计算出建筑结构造成的NLOS误差大小的算法,然后准确的消除掉NLOS误差,来提高室内定位的精度。本文首先对建筑结构进行建模,构造了一种结构矩阵用于表示不同建筑结构类型的墙体;接着分析了建筑结构对信号传播的影响,对信号的TOA和RSSI测量值建立了一种基于建筑结构的误差模型。然后利用建筑结构的拓扑结构和误差模型,提出了一种基于建筑结构的NLOS误差消除算法。该算法结合现有的定位算法及其性能确定误差范围,利用能量损耗模型和误差范围分割方法,准确估计出TOA信号的NLOS误差大小,然后将修正TOA测量值回代到定位算法中,对定位坐标求精。最后,利用MATLAB软件对本文提出的基于建筑结构的误差模型和基于建筑结构的NLOS误差消除算法进行验证分析。与其它误差模型相比,在基于建筑结构的误差模型下利用GTRS定位算法得到的坐标精度更高;再对各模型利用本文提出基于建筑结构的NLOS误差消除算法后,定位精度均有改善,基于建筑结构误差模型的定位精度提高了47.94%,传统高斯模型和对数正态模型的精度分别提高了20.5%和25.84%。该算法在定位精度上有明显的提高,具有一定的实用性。