很多基于位置信息的服务(Location Based Service,LBS),如移动互联网中一些应用(Application,APP)所包含的附近美食、酒店信息推荐等给人们的生活带来了便利,同时也激发人们对定位技术提出了更高的应用需求。实现随时、随地并且满足精度要求的目标定位是我们的最终目标。室外开阔条件下,卫星定位所达到的精度已经基本能够满足人们的要求,而在室内环境下,至今还没有定位方案能够得到广泛的应用。室内定位系统可以依靠两类信号形式:定位系统的专用信号,如超宽带(Ultra Wide Band,UWB)信号、射频信号以及雷达系统的发送信号(脉冲、连续波等)等;已有通信系统的信号,如蜂窝基站信号、无线局域网(Wireless Local Area Network,WLAN)信号等。本文选取了连续波信号和Wi Fi(Wireless Fidelity)信号分别作为上述两种信号形式的代表,在已有定位算法的基础上做了进一步研究。本文的创新点可以概括为以下五个方面:I.提出了一种适用于双基地连续波雷达模型的定位算法,该算法不要求收发端同步,通过简单的信号处理能够得到任意两个天线与目标的距离差。算法结合卡尔曼滤波能够实现变速运动目标的实时定位。仿真证明,任意给出目标的初始位置,算法可以很快收敛到目标的真实位置。II.根据不同位置处对应同一个无线接入点(Access Point,AP)接收信号强度(Received Signal Strength,RSS)的直接相关性,提出了基于最大相关系数的指纹匹配定位算法。仿真及实测数据的定位结果显示,该方法较另外两种传统的定位方案在位置估计性能上有一定的优越性。III.给出了Wi Fi RSS观测量在相干阴影衰落模型下的似然函数,并推导了用Wi Fi RSS做位置估计时估计误差的理论下界,即克拉美罗下界(Cramer-Rao Lower Bound,CRLB)。IV.实现了Wi Fi信号传播模型的参数估计,并给出了基于Wi Fi RSS的最大似然目标定位算法。通过仿真对比了算法的估计误差与对应的理论下界。V.在实验室环境下进行了数据收集和整理,并用得到的数据库以及网络上共享的UJIIndoor数据库分别进行了目标定位,给出了真实环境下的算法性能。