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智能设备的普及和移动互联网的快速发展使得位置信息服务(LBS,Location Based Service)已成为人们生活中不可或缺的一部分。当今社会,人们每天待在室内的时间远远多于待在室外的时间,这使得室内定位成为了研究热点。随着技术的发展,人们对室内定位精度的需要越来越高,大多数室内定位技术早已遇到了精度瓶颈。另外,对于室内二维定位的研究已有很多,有大量的文献将室内定位局限在了二维笛卡尔坐标系,而室内多维定位的研究却相对较少。本学位论文围绕高精度室内多维定位关键技术展开研究。论文的主要工作如下:(1)阐述了室内定位的研究背景和重要意义,介绍了超宽带(UWB,Ultra Wide Band)定位技术在国内外的研究现状,提出了基于UWB的室内多维定位系统模型,并阐述了室内多维定位各步骤。(2)分析了现有的用于UWB通信模块测距算法的优缺点。为减少测距时间、消除UWB模块晶振偏差,提出了非对称双向测距(ADS-TWR,Asymmetry Double-Sided Two-Way Ranging)算法。通过仿真,证明了ADS-TWR算法可以在更短的时间内测量得到更精确的飞行时间(To F,Time of Flight)。(3)提出了Chan算法协助的扩展卡尔曼滤波(Chan-EKF,Chan assisted Extended Kilman Filter)定位算法,综合利用了Chan算法快速计算定位结果与扩展卡尔曼滤波器滤除系统扰动和观测误差的能力,能更快更精确地求解到达时间差(TDo A,Time Difference of Arrival)方程以获得定位目标的实时位置,并在本论文提出的系统模型下,对该算法和其它传统定位算法进行了仿真验证,证明了Chan-EKF在定位精度上要优于其它算法。(4)设计与实现了基于UWB的高精度室内多维定位系统平台(IPS,Indoor Positioning System),完成了系统四个主要部分的硬件设计和软件实现,使用该系统对按不同轨迹运动的UWB盲节点进行了定位测试。在实验环境下,比较和分析了不同定位算法的定位结果和定位误差,证明了Chan-EKF算法定位精度要高于其它定位算法,能够很好地实现对移动目标的轨迹追踪。论文中基于UWB通信的高精度室内多维定位系统平台在中国通信学会举办的第四届全国大学生物联网技术与应用“三创”大赛(2018)中获得全国一等奖。