无线Mesh网，即无线网格网是一种新型接入网技术，由于其可靠性高、成本低、覆盖范围广、可扩展性强等优点，非常具有发展前景。同时随着无线通信技术的发展，基于位置服务技术也成为近年来的研究热点之一，研究无线定位技术对基于位置服务技术的发展具有重要的意义。因此在无线Mesh网中研究定位技术是有必要的。　　主要工作有以下四方面:　　(1)分别对最小二乘算法、Taylor级数展开算法、Chan算法和近似最大似然估计算法四种经典算法进行介绍及仿真实验。通过在不同环境下仿真实验得到的结果，分析四种算法的特点和适用环境。从仿真结果可以看到在只有高斯噪声的环境下，Chan算法和近似最大似然估计算法的定位结果可以接近或达到克拉美罗下界。然而在非视距传播环境下，算法的定位结果急剧恶化，无法直接使用，需要改进定位算法或对受到非视距传播噪声污染的测量值进行预处理。　　(2)提出两种定位算法，提高在非视距传播环境下的定位精度。一种是基于最大似然估计的模拟退火定位算法，根据非视距传播引起误差的数学模型，给出测量值的联合条件概率密度函数，进行最大似然估计，将非视距传播环境下的定位转化为非线性函数的最优化问题，引入模拟退火算法，进行定位。仿真结果表明该算法在非视距传播误差污染严重的环境下，可以获得较好的定位结果，然而由于算法推导过程中的简化，使其在非视距传播误差较小的环境下定位精度较差，有待改善。另一种是改进的Chan算法，引入未知数测量值和真实值之间的比例系数，并利用最陡梯度下降法对其进行更新，从而提高定位精度。仿真结果表明该方法可以在一定程度上改善定位结果，算法的适用范围广，但定位精度依旧有待改善。　　(3)研究和总结已有的非视距传播误差抑制和消除方法，分析非视距传播引起误差的数学模型，推导其在指数分布模型下的期望和方差。提出一种用于抑制非视距传播引起误差的改进Kalman滤波算法，该算法可以根据输入的测量值，自适应地生成状态转移矩阵。仿真结果表明，该算法对非视距传播引起的误差有良好的跟踪和抑制效果，极大的提高了在非视距传播环境下的定位精度。在视距传播环境中，不会对测量值和定位精度产生影响，因此不需要进行非视距传播存在性判决。　　(4)为进一步提高定位精度，将数据融合技术引入定位技术。在分析已有的结合数据融合技术的定位方法后，提出一种基于多测量值及多算法的数据融合方法，根据锚节点的不同数目，制定不同的融合策略，将多种位置相关测量值和定位结果中的信息融合起来，提高定位精度。仿真实验结果表明，经过数据融合处理后，定位精度有一定的提高。　　最后对论文进行总结，指出不足以及下一步的工作方向。