随着物联网产业的迅速发展,位置服务逐渐渗透到人们的生活中。例如在智慧农业中,物联网通过传感器采集土壤湿度、周边环境温度等数据,然后对这些数据进行分析,结合传感器位置信息实现农业的精准化管理。而精确定位是物联网位置服务应用的关键。常用的定位技术主要有北斗卫星定位、蓝牙定位、超宽带定位等。而超宽带定位具有硬件电路实现简单、系统功耗低、定位精度高、能提供厘米级别的服务等优点,广泛应用于智能机器人、智慧农业、自动驾驶等领域中。因此研究超宽带定位具有非常重要的意义。本文在深入研究超宽带定位算法取得的研究成果的基础上,为了进一步提高定位精度对布谷鸟定位算法进行了改进。传统的布谷鸟定位算法只使用部分距离信息,即锚节点与未知节点之间的距离信息,定位信息不全,导致定位精度的提高有限。为了提高定位估计精度,对传统的布谷鸟定位算法进行改进,充分利用未知节点之间距离信息,建立新的适应度函数,进行精确定位;考虑初始位置对改进定位算法的影响,不再选取随机位置作为初始位置,而是通过传统布谷鸟的定位方法提供良好的初始位置。仿真结果表明改进的定位算法能进一步减少测距误差对定位性能的影响。与传统的布谷鸟定位算法相比,改进的布谷鸟定位算法能提高定位精度,但是其定位性能还受到非视距传播环境的影响,需要通过分析峭度、均方根延迟扩展、偏度等信道统计特性去鉴别非视距状态。实现非视距状态鉴别的前提是已知信道环境类型,而深度置信网络是由多层受限波尔兹曼机组成的深层网络结构,具有较好的分类效果,鉴于此,本文提出了一种基于深度置信网络的超宽带信道环境分类算法。首先,对不同的超宽带信道环境数据进行采样,构建样本数据集合;然后,利用样本数据集合训练深度置信网络,提取不同的超宽带信道环境特征,实现信道环境的分类。