随着物联网技术的发展，定位技术越来越多样化，位置服务已经成为人们日常生活不可或缺的一种基础服务。其中，全球定位系统和北斗卫星导航系统等在室外环境为人们提供精确位置信息，但是在室内环境中，卫星信号衰减严重，无法满足人们对室内高精度定位的需求。超宽带（UltraWideBand，UWB）技术具有精度高、功耗低、速率快、容量大、安全性强等众多优点，非常适合室内精确定位系统。但UWB信号持续时间短，非视距（NotLineofSight，NLOS）和时钟漂移对UWB测距与定位影响较大，限制了UWB室内定位系统的发展。 本文分析了UWB信号的特点和技术优势，总结了常见的室内定位算法的特点，研究了UWB信号信道质量特性，针对UWB测距过程中的同步误差，本文提出了N元对称双向测距（N-SDS-TWR）方法，综合了SDS-TWR精度高与N-TWR效率高的特点，首先令待测节点使用N-TWR方法向周围广播信号并获得回应，再基于SDS-TWR方法的原理增加一次待测节点广播应答，最后根据信号往返时间来计算目标节点的位置，在测距过程中提出了优化的计算方法，降低了时钟漂移对定位精度的影响。通过实验将N-SDS-TWR方法与N-TWR方法对比，证明了N-SDS-TWR误差小，且稳定性较好。此外，针对UWB定位中由于NLOS环境导致的定位误差，本文提出了基于改进随机森林算法的NLOS鉴别方法，该方法基于改进的随机森林模型，对NLOS定位环境进行建模。使用ReliefF特征选择算法选出影响较大的特征，再根据随机森林算法中决策树的分类精度确定每棵决策树的权重，充分利用决策树的分类效果，实现NLOS路径的鉴别。通过实验证明，基于改进随机森林算法的NLOS鉴别方法准确度达到89.84%，为后续定位精度的提高奠定基础。最后，本文利用DWM1000芯片搭建了基于N-SDS-TWR方法和NLOS鉴别方法的室内定位系统，开发了硬件并设计了软件，实现了室内目标定位及展示。通过实地定位实验，测试了系统的可行性，验证了N-SDS-TWR方法法与NLOS鉴别方法的有效性。
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