在资源管理、社会经济活动和同常生活等各个领域,无线定位技术发挥着越来越大的作用,对于蜂窝定位系统,用户可以通过安装在移动终端(通常是普通终端,如手机等)上的客户端软件,与无线网络结合,确定需要访问的用户的实际地理位置,这是一种应用前景非常广阔的技术,尤其在寻人、交通、移动电子商务、紧急救助和物品跟踪等应用方面发挥着有效的作用。介于此,不少国家政府和公司投入大量人力物力进行无线蜂窝系统定位技术的研究和试制。随着移动通信系统向3G的演进,3G中一些新技术的采用为移动台的定位提供了新的方法和手段,如智能天线的使用,对信号幅角的测量值精度越来越高,使得利用AOA定位方法进行定位成为。本文重点研究了基于角度测量值的蜂窝网络通信系统的优化定位和跟踪算法。首先,在分析现有无线定位技术和定位算法的基础上,选择了以波达角度定位算法为研究重点,给出了基于几何结构的单次反射统计信道模型,减小非视距传播(NLOS)影响的优化定位算法,该算法利用每条多径导致的角度扩展均不大于最大角度扩展作为优化的约束条件,将基于波达方向的无线定位问题转化为有约束的最优化问题,从而提高了无线定位的精度。尽管该算法岍于需要反复迭代寻找最优点,运算量比最小二乘(LS)算法大,但是仿真结果表明该算法的性能优于LS算法。随后,给出了基于BP神经网络的AOA定位算法,该算法先利用神经网络对非视距(NLOS)误差进行校戒然后利用相应的定位算法进行定位。仿真结果表明,上述基于神经网络无线定位算法在各种环境下都具有较高的定位精度和准确性,在不同的信道环境下其定位性能均优于未经过神经网络校正NLOS误差的定位算法。为了实现连续且实时的定位服务,还需将移动台的静态定位转向动态跟踪。本文给出了一种基于神经网络的定位跟踪算法,首先利用神经网络对AOA测量值中的NLOS误差进行修正,再利用相关定位算法进行移动台位置估计,然后配合相关检测距离门对移动台进行跟踪。仿真结果表明,该跟踪算法能够有效地实现移动台的静态定位与动念跟踪,性能优于基于LS算法的静念定位与动态跟踪,且效果良好,该算法也同样适用于对处于静止状念和低速移动状态的移动台实施定位。