当今社会，室内导航与定位技术在短距离的无线通信系统中受到越来越多的关注。UWB(Ultra-wide Band，超宽带技术)由于其较高时间分辨率以及较强抗干扰能力等优势被广泛的用于室内定位技术。但是在室内定位的环境中，由于存在大量障碍物的遮挡所造成的多径传播、反射、衍射、散射等因素的影响，其定位精度受到极大的影响。为了更好地满足室内环境中对于定位的要求，最有效的方法就是找到一种合适的定位技术来克服这些因素对定位精度的影响。目前，对于室内定位技术的研究多集中于：1、在室内环境中布设足够多的参考结点，通过提供大量的测量信息用于定位估计。2、建立一种能够适用于室内环境距离测量的新技术。3、通过联合不同测量信息的方式，例如：RFID(Radio Frequence Technology，射频识别技术)、UWB、RSS等测量信息提高室内定位精度。　　 本论文首先分析了无线定位算法的基本原理以及目前用于室内定位的几种技术。然后对室内定位目标的运动模型进行了系统的分析阐述。紧接着介绍了将EKF(Extended Kalman Filter，扩展卡尔曼滤波器)、PF(Particle Filter，粒子滤波器)用于室内定位技术的基本原理。通过对单一测量信息(UWB TOA估计)的EKF和PF跟踪定位算法的仿真分析，验证了其基于UWB距离测量的滤波算法能够达到较好的室内定位精度的要求。但在复杂的室内环境中，单一测量信息的滤波算法在定位精度与稳定性方面都还受到NLOS环境与多径效应等因素的极大影响。在考虑RFID技术用于室内定位的系统低成本以及布局方式简单等优势的基础上，给出一种基于EKF和PF的联合UWB/RFID跟踪定位算法，通过仿真验证了在复杂的室内环境中，通过联合UWB与RFID两者定位技术的滤波算法能够改善单一定位技术在稳定性方面的不足，以及更好的达到提高室内定位精度的目的。