近年来，高精度定位系统受到越来越多人们的关注，如物品追踪，搜索救援，战场士兵定位等。GPS定位系统是最常见的定位系统，但由于GPS信号不具有穿透能力，在复杂的室内环境中精度受限，超宽信号有比较高的时域分辨率，极强的抗干扰能力，适合在复杂环境里的室内定位。本课题从室内高精度定位的需求出发，设计出一种低成本低复杂度的超宽带定位系统，并对复杂环境下的室内定位中会遇到的问题进行研究解决，具体研究内容包括如下几个方面：第一，针对目前实现超宽带定位系统精确同步困难，提出一种改进的双向测距协议避免同步问题，采用基于能量检测的TOA估计方式，可以在低成本低复杂度情况下实现较高的定位精度，并根据所采用的TOA算法设计出一种简易高效的锚节点识别机制，用不同的定位算法对实测数据进行验证，验证所开发的低成本低复杂度的定位系统具有实用性。第二，为提升系统在实际环境中的工作性能，研究低先验的非视距鉴别方法，非视距鉴别问题是复杂环境下实现精确定位的大障碍之一，在复杂的多径环境下，UWB信号的直达分量可能被误检，另外，信号穿过障碍物会带来额外的时延，从而使TOA估计值带来一个偏正的误差，影响定位精度。因此对NLOS进行鉴别和消除是实现复杂环境下可靠有效定位的必要条件，本文采用一种基于机器学习的方法对NLOS进行鉴别，该方法特别适用于非理想统计模型，并用实验数据对其效果进行验证，具有很强的实用价值。第三，对协作定位技术的研究，通过协作定位技术可以不需要高密集的锚节点配置和高发射功率就可以实现比较好的定位精度。先研究了协作定位的性能下限，并与普通定位相比较，然后设计一种基于迭代模型的协作定位算法，并对普通定位算法进行比较，该比较说明协作定位能够有效提高定位精度。