随着经济与科技的飞速发展,人们对室内位置感知服务需求日益增加。由于室内缺乏有效的定位基站和相应技术手段,至今没有完全实现室内精准定位的通用方案。超宽带(Ultra-Wide Band,UWB)定位技术相较于其他室内定位技术,具有功耗低、精度高等优点,可较好解决人员、物品或机器人移动定位问题。本文对超宽带定位系统进行深入研究,在物品管理、人员定位和小型无人系统室内定位等方面具有较高的应用价值和商业价值。本文开展了超宽带室内定位系统理论基础研究。从实现难度和精度等方面对比分析了常见的定位信息获取方式,最终选用了高精度、易实现的双边双向测距方式。然后分析了超宽带定位系统中天线延迟、时钟偏差和非视距现象等误差因素,并给出了相应解决方案。最后提出了刷新频率、系统容量和定位精度等定位系统评价标准,并应用于仿真实验和应用实验中。使用超宽带定位系统时,需提前布置基站作为参考信息,为了减少基站布置成本,提出了一种基站自标定算法。建立了基站自标定算法数学模型,通过非线性优化的方式求解基站位置,并通过仿真实验验证了基站自标定算法的可行性。最终在系统实验中应用基站自标定算法,实现了通过基站间信息交互确定基站坐标的功能。为实现对物品和人员的室内高精度定位,进行了单独使用超宽带定位系统时的算法研究。根据测距信息获取方式,选取了计算量较小的最小二乘法进行仿真实验。进一步,为了提高定位精度,平滑运动轨迹,进行了基于扩展卡尔曼滤波器的跟踪定位算法的研究,通过仿真实验对比分析了最小二乘法和扩展卡尔曼滤波算法的定位性能,验证了扩展卡尔曼滤波算法的有效性。最终通过实验平台进行超宽带定位系统实验,相比于最小二乘法,对于固定标签(物品),扩展卡尔曼滤波算法提高了定位的稳定性,定位精度为0.11 m;对于移动标签(人员),扩展卡尔曼滤波算法可以提高定位精度,平滑运动轨迹,定位精度为0.21 m。针对机器人对定位频率要求较高,超宽带定位系统易受非视距环境影响等问题,提出了超宽带和惯性导航系统联合定位的方案。进行了惯性导航系统的理论基础研究,分析了超宽带定位系统和惯性导航系统的优缺点。并进行了基于ErrorState卡尔曼滤波器的联合定位算法研究,建立了数学模型,进行了仿真实验,为实际应用提供理论支撑。最终将联合定位系统应用在小型无人机室内定位问题上,定位精度为0.18 m。