随着科技的不断发展和生产工艺的不断提升,芯片行业发展迅猛,并且促成了各式各样的智能设备融入到人们的日常生活中,使得人们的生活愈来愈丰富。与此同时,由于人们对室内位置服务的需求逐渐增加,所以室内定位技术研究逐渐成为近几年的科研热点。室内环境与室外环境的不同之处在于,前者在使用传统的卫星定位技术时,由于受到建筑物等障碍物的遮挡造成定位精度严重下降,无法满足人们的需要。因此,研究者们提出了许多定位算法来解决该问题。在室内场景下,墙体、窗户、家具等会对定位信号产生不同程度的非视距干扰,导致传统的室内视距定位算法的误差增大。现有的研究主要采用误差抑制和误差补偿两种方式来改善定位精度,但是尽管如此仍然存在定位精度不高,局限性较大的问题。而且当待定位标签移动到基站的覆盖范围之外时,由于定位数据的缺失使得无法对标签的位置进行估计。因此,如何在含有非视距干扰的室内场景下实现目标的可靠定位成了当前研究的重点和难点。本文在现有室内定位研究的基础上,提出一种基于超宽带（Ultra-Wide-Band,UWB）的室内非视距集群定位算法。该算法可以有效解决传统定位算法在室内非视距场景中存在的问题。为解决传统基于信号到达时间（Time of Arrival,TOA）定位算法在室内非视距场景中存在精度下降,定位失败等问题,本文首先改进现有的TOA定位算法,并设计一种基于距离的基站组合择优方法来提升算法的定位精度。实验结果表明,改进后的TOA定位算法可以有效地选择出最佳基站组合,并且相较传统TOA定位算法的定位精度有了较大提升。其次,为实现本文设计的基于UWB的室内非视距集群定位算法,本文详细阐述了一种不需要锚节点进行定位的集群相对定位算法。同时,对行人航迹推算技术的核心原理进行阐述,并在现有步频检测算法的基础上,通过增加变化阈值判别来减小峰值误判的概率,以此来提高计步精度。之后,提出一种根据物体运动状态变化来动态调整权重的互补滤波算法。仿真结果显示,该算法可以有效提升航向角的解算精度。接着,设计行走实验验证了改进后的行人航迹推算算法较其他算法的定位误差更小,更接近真实轨迹。然后,本文使用UWB测距开发板对所提算法进行了系统实现。该系统基于Client/Sever架构,硬件层面由UWB测距开发板和无线模块组成客户端,完成原始数据的采集与传输。软件层面通过在服务器端编程实现定位算法。最后,通过实际实验对搭建的定位系统进行测试,结果显示该系统功能达到预期需求,并且具有较高的定位精度,同时定位时延较小,能够满足行人实时性定位需求。