随着导航定位技术的快速发展,高精度位置信息的重要性日益提高,卫星定位技术具备全天候提供三维定位的特点,能够满足室外定位需求,但在室内环境下,由于受到建筑物遮挡,无法实现高精度定位。UWB定位技术具有穿透力强、功耗低、抗干扰等优点,可应用于室内物体及人员的定位跟踪与导航。因此,对UWB定位相关理论和方法研究,建立更合理、更有效的室内定位系统,提供精确的室内位置服务有着重要的意义。基于此,本文研究了UWB定位方法及构型优化,主要研究内容如下:(1)介绍了UWB技术及特征、同步和异步定位应用系统,比较了角度及距离测量方法,讨论了定位模型和参数估计方法,对比分析了几种迭代方法的性能。针对UWB定位系统的测量过程受到多种不同介质的影响,统计分析了UWB信号的测距误差特性,同时,基于测距误差变化规律,实现对测距误差的建模补偿,提高测距定位精度,此外,基于经验模态分解方法分离属于多路径误差的低频噪声和随机误差的高频噪声,分析多路径误差对UWB定位影响。(2)在高斯-牛顿迭代法的定位模型解算中,距离方程线性化过程忽略了高阶项的影响,从而引起模型偏差。通过分析泰勒展开的二阶模型项对参数估计偏差的影响因素及规律,并对参数偏差进行假设检验,量化线性化模型偏差大小、判断模型精度是否足够用于UWB定位以及参数偏差可否忽略。结果表明,参数偏差由先验观测值精度、定位几何构型的设计矩阵及非线性量决定。对于相对较高的测量精度,线性化是有效的,参数偏差可以忽略不计,同时,当非线性量与设计矩阵在向量空间正交时,即基站配着均匀合理,参数估计也趋于无偏。(3)由于室内环境限制,在高斯-牛顿迭代法的UWB定位解算中,不易获得良好的初始值,尤其当定位系统存在病态时,导致其不能收敛到全局最优解甚至迭代发散。通过引入考虑高阶项的封闭牛顿迭代方法,与高斯-牛顿法对比分析,表明,封闭牛顿法在增加一定计算量的条件下,具有更稳定有效的收敛性和更好的定位性能,尤其在定位系统存在病态问题或观测精度相对较低时,无论初始值是否合理,其都可以更好地收敛到全局最优解。(4)非线性滤波算法已广泛应用于导航定位,但在测量过程中存在离群值情景下,会使得新息向量异常增大,影响滤波性能和可靠性。因此,提出两种非线性滤波的抗差估计方法应用于UWB动态定位,两种抗差方法首先都通过全局检验判断模型的有效性,REKF利用IGGIII方案基于归一化残差对单个离群值进行局部检验,进而实现残差优化和抗差估计,RUKF通过调节测量噪声协方差来减少离群点的异常影响。结果表明,当离群值符合系统误差粗差或者大方差随机误差粗差时,REKF和RUKF可以有效抵抗减弱离群值的影响并提高定位精度,当离群值来自重尾分布时,此时,最小二乘估计并不是最大似然估计,基于卡方检验探测也不合理,使得抗差估计不起作用,应考虑基于L1范数估计实现最大似然估计。(5)定位参数估计与观测质量、定位方法和空间几何构型有关,GDOP广泛应用于评价导航定位系统的性能,而GDOP最小化条件也适用于UWB定位构型优化,基于是否考虑时钟误差,介绍了两类GDOP最小化条件,同时引入并分析了GDOP最小化的圆锥构型。结果表明,对于二维定位,正多边形是最佳基站构型,其不仅实现了第二类GDOP最小化,并且补偿了多种系统误差,在三维定位下,信号传输限制了基站和标签的定位构型,同时,双向测距技术广泛应用于UWB定位的测量,使得基于第一类GDOP最小化进行基站构型优化更加合理,此外,通过增加部分约束信息,可以更加有效地实现全局区域的构型优化。该论文有图115幅,表15个,参考文献156篇。