伴随着信息时代的到来,通信与导航服务的快速融合,位置服务在国防安全、经济建设、社会生活中已经成为不可或缺的部分,室内定位也在应急救援、特殊人群监护、个人位置服务以及大型场馆管理等方面具有广阔的应用前景。但由于室内环境的复杂性,收发设备之间常常会有障碍物存在,进而导致信号只能通过反射、绕射等方式到达用户终端,即信号发生了非视距传播,由此产生的非视距误差也对定位精度产生了很大的影响。因而通过降低定位过程中的非视距误差来提升定位精度以满足人们对位置服务的需求迫在眉睫。本文针对目前室内定位过程中由于非视距误差对定位精度影响严重的问题,研究了室内复杂环境下的非视距误差分布规律。通过建立空间多维度路径损耗模型和基于拟合的非视距误差分析模型对室内信号能量分布以及非视距误差值进行计算,从而在定位过程中消除非视距误差,达到提高定位精度和提升运算速度的目的。本文的主要贡献和创新如下:(1)非视距传播下的信号能量损耗与视距传播下的信号能量损耗程度不同,因而通过预测信号能量分布可以间接判断出是否包含非视距传播。而现有的各种信号损耗模型考虑到的影响因素比较片面,因而计算得到的信号强度值具有较大的误差。本文在马特内-马恩纳模型基础上,通过分析各种因素对信号能量的损耗程度,进而利用多密度误差统计分析,得到信号的衰减分布情况,建立空间多维度路径损耗模型。经对比分析,在相同复杂环境下,其预测信号能量损耗的精度比马特内-马恩纳模型提升了 19%。(2)由于室内环境的复杂性和多样性,不同环境下的非视距误差分布各有差异,无法用一个确定的公式来具体描述不同环境下非视距误差分布。本文通过模拟信号的传播路径,分析信号的衰减程度,从而建立基于拟合的非视距误差分析模型,计算室内非视距误差分布;通过最小二乘拟合计算空间任意位置的非视距误差值,从而降低分析模型计算的复杂度,同时提升非视距误差值的预测精度。经测试验证,利用本文的非视距误差分析模型预测得到的非视距误差值精度小于0.24m,具有良好的预测效果;拟合得到的非视距误差的均方根误差仅有7.031e-09,可以较好地拟合出各处的非视距误差。将本文方法运用到定位中,定位精度为0.96m,与基于Taylor级数展开算法的二次线性规划算法、基于最大似然估计算法的最小加权二乘定位技术、以及改进的卡尔曼滤波算法相比,定位精度和运算速度均有提升。