随着移动通信和无线传感器网络技术的发展,基于位置的服务备受人们青睐。目前在室外定位领域,全球导航卫星系统应用广泛,不仅无需通视、观察时间短,而且定位精度高。然而,受到环境复杂度的制约,其在复杂环境下具有一定局限性。越密集的环境下,卫星信号的强度衰减就越厉害。因而,在复杂室内环境下,它的定位功能受到严重限制,精度无法满足定位需求。众所周知,室内环境的生产生活,占据了人们极大比重的生存时间。但是已有的室外定位技术难以满足室内领域对于高精度位置信息的要求,且室内定位服务在人们的生产生活中日趋重要,因而室内定位的研究具有很大的发展前景。并且超宽带(Ultra Wide Band,UWB)技术相比其他定位技术有着更好的抗干扰和高精度的特性,因此基于超宽带研究室内定位算法是很有意义的。本文的主要工作有:1.从硬件和软件两个方面着手,设计了一种基于UWB的室内定位系统。硬件系统主要负责采集数据,软件系统主要负责分析数据,并将目标实时显示在软件界面中。该定位系统的研发为后续算法研究提供了实践基础。2.研究了一种基于速度和区域受限的室内定位算法。实际的定位场景具有一定的特性,比如室内行人移动一般保持低速的运动状态、室内的定位环境存在着不可移动的障碍物或者房间的四周墙壁具有不可穿透等特点。基于上述特点,本文针对速度受限场景和区域受限场景,提出了一种基于速度受限的室内定位算法和一种基于区域受限的室内定位算法。然后研究了两者的异同,将其进行结合。仿真结果表明该融合算法可以提高定位精度,且有着较高的鲁棒性。3.在上述基础上,进一步分析了室内复杂环境下的定位算法研究,在定位算法中融入地图信息,提出了一种粒子集自适应修正的粒子滤波室内定位算法。该算法对目标的粒子集进行研究,将其中位于不可达区域的粒子点进行区分。分析不可达区域内粒子占粒子总数的比值,提出粒子集自适应优化模型。仿真结果表明该算法可以很好提高定位精度,并且有着不错的鲁棒性。