随着5G和物联网技术的快速发展,人们对高精度的位置需求日益增强,在室外环境中全球卫星定位导航系统已经日渐趋于完善和成熟,但是在室内环境中由于建筑物遮挡等因素,全球卫星定位导航系统难以满足人们高精度的位置需求,因此如何提高室内环境的位置服务质量受到了学术界的广泛关注。超宽带（Ultra-Wide Band,UWB）定位技术因为其功耗低、时间分辨率高、抗多径能力和穿透能力强等特点在室内定位技术中脱颖而出,然而室内环境复杂多变,由于障碍物的遮挡产生的非视距（None Line of Sight,NLOS）误差导致传统基于到达时间（Time of Arrival,TOA）的定位算法精度较差。为进一步提升算法定位精度本文主要做了以下研究工作:（1）从理论出发,对UWB的基本理论进行介绍,然后归纳总结定位技术相关知识,概括了现有的定位算法研究现状。（2）为了解决传统三边算法在NLOS误差影响下三个圆不相交于一点导致定位精度受限的问题,提出了改进的TOA混合三边定位算法,该算法对定位中三圆的位置关系进行了分析,引入了修正机制,对非视距误差过大的情况进行修正,然后针对每种情况采用合适的定位算法获取位置信息,仿真实验结果表明,本文所提出的改进TOA混合三边定位算法相比传统的三边算法定位精度有了一定提升。（3）为了解决哈里斯鹰优化（Harris Hawks Optimization Algorithm,HHO）定位算法定位精度受限,算法收敛速度慢的问题,提出了基于信息共享哈里斯鹰优化（Information Sharing Harris Hawks optimization Algorithm,ISHHO）的超宽带定位算法,该算法在搜索阶段引入了信息共享机制增加种群多样性,同时改进了逃逸能量的计算方法平衡搜索阶段与开发阶段,并在种群初始化时,采用粗定位个体替换种群中一个元素加快算法收敛速度。仿真实验结果表明,相较于传统HHO定位算法,ISHHO定位算法提高了定位精度,同时加快了算法收敛速度。（4）为了进一步提高算法定位精度,提出一种改进适应度函数的信息共享哈里斯鹰优化（Improved Fitness Information Sharing Harris Hawks Optimization Algorithm,IF-ISHHO）超宽带定位算法。首先分析常规适应度函数只计算了与基站之间的距离,然后对适应度函数进行改进,采用所有节点之间的距离信息计算适应度函数,并将其融入到ISHHO定位算法中。仿真实验结果表明,相比于其他算法,IF-ISHHO定位精度更高,但是算法的运行时间也比较长。