为解决非线性滤波中存在模型歧义和预测偏差情况下似然函数、目标重要性密度函数和实际目标分布不匹配的问题，提出了贝叶斯序贯重要性积分滤波器（Bayesian Sequential Importance Quadrature Filter，SIQF）.为了消减贝叶斯推理中似然函数和目标分布之间的偏差，通过空时软约束定义最新观测的有界似然，截断观测噪声概率密度函数以近似可行域的修正先验.为了调制重要性函数和目标分布的匹配程度，并行对修正和原始先验下的状态进行Gauss-Hermite积分，引入最大相关信息熵构建覆盖多模分布的重要性函数，从而提升序贯重要性采样的多样性和预测协方差的容错性.实验结果表明：相比无迹粒子滤波估计一维单变量增长模型，SIQF算法在无需牺牲计算复杂度的情况下平均误差减小了63%；相比多模型Rao-blackwell粒子滤波器跟踪空域机动目标，SIQF算法的均方根误差减小了33%，所需计算量降低了一个数量级.

授时是卫星导航系统的基本服务之一，在先进电子设备研制和智能时空信息服务中具有重要作用.针对当前全球卫星导航系统（Global Navigation Satellite System，GNSS）授时方法存在的受地面共视观测站和通信网络限制的问题，本文提出一种基于北斗三号B2b信号的精密单点授时方法（B2b signal based Precise Point Timing，B2b-PPT）.该方法利用北斗三号地球静止轨道（Geostationary Earth Orbit，GEO）卫星播发的B2b信号，结合双频伪距和载波相位观测值，根据精密单点定位算法实时估算接收机钟差.经过世界协调时（Universal Time Coordinated，UTC）偏差改正和硬件延迟校准后，B2b-PPT接收机对本地时钟进行驯服，从而实现高精度时频同步.基于iGMAS（international GNSS Monitoring and Assessment System）观测站的实验结果表明：使用B2b-PPT方法的单站授时精度为0.58 ns，10 h的频率稳定度为\mathrm{6.9}\mathrm{E}-\mathrm{15}；站间模式的授时精度为0.33 ns，10 h的频率稳定度为\mathrm{1.1}\mathrm{E}-\mathrm{14}.与传统的精密单点授时方法相比，B2b-PPT方法授时精度更高，并且具有成本低、不依赖地面通信网络和分析中心的优势.

广义频分复用（Generalized Frequency Division Multiplexing，GFDM）技术是在正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM）技术基础上发展而来的一种新的多载波调制技术，其特点是子载波非正交以及具有灵活的时频资源配置.GFDM作为目前研究的主流波形，有望成为B5G（Beyond Fifth-Generation）或者6G（Sixth-Generation）时代移动通信技术的新的波形设计.本文提出了基于GFDM信号的高精度载波测距方法，其主要包括GFDM信号粗同步、导频检测、多径提取、首径获取、延迟跟踪和载波相位测距等步骤.在此基础上，利用GFDM信号测距信息进行了室内定位性能评估.在典型室内会议场景下搭建了实测平台并对上述方法进行了验证.测试结果表明，通过所提方法，利用GFDM信号测距精度达到1.1 m（95%），定位精度优于2 m，相比于相同带宽的OFDM信号测距性能提高了21%.本文研究将为下一代移动通信室内定位技术提供有益参考.

为了满足无线电区域定位系统（Radio Local Positioning System，RLPS）空间基准自主建立技术高精度、高效率、高鲁棒性的要求，在交替坐标下降法（Alternating Coordinate Descent，ACD）的基础上进行了改进，提出了一种分布式的空间基准自主建立技术.通过关联节点局部优化与系统全局优化，利用坐标下降法实现了分布式高精度定位.在算法收敛约束分析的基础上，通过寻找节点拓扑独立集，提出了系统并行策略，缩短了定位耗时.同时，将测距信息与锚点信息深度融合，对优化模型进行了更新，提出了分布式的节点绝对坐标获取方法.通过仿真和实验验证，所提分布式算法在获取高精度定位结果的同时，有效缩短了定位耗时.

目前，全球卫星导航系统（Global Navigation Satellite Systems，GNSS）在室外开阔环境可提供稳定可靠的定位服务，但由于卫星信号的遮挡和衰减，在GNSS弱信号环境依然存在着无法高精度定位的挑战.基于运动传感器的行人航迹推算（Pedestrian Dead Reckoning，PDR）是比较有效的定位补充方案，但是定位过程中需要校准初始航向角，且面临着误差累积的关键问题.数字地面多媒体广播（Digital Terrestrial Multimedia Broadcasting，DTMB）信号频率低、穿透力强，且信号发射塔在城市中的布设基本完善，在定位方面具有很大潜能.基于此，本文提出一种单基站DTMB信号约束的PDR运动参数修正方法.本文开发了一套完整的基于软件无线电的DTMB信号接收机，并研究了基于DTMB信号的无线测距方法.利用DTMB无线距离构建初始航向角的约束方程，通过求解该方程可对PDR的初始航向角进行校正.为了减少PDR运动过程中的累积误差，通过粒子滤波框架将PDR运动参数与DTMB无线距离进行融合，获得行人的修正定位结果.实测结果表明，本文方法在DTMB信号通视场景和非完全通视场景下均可有效定位，且定位误差为95%，相比PDR分别降低了41%和30%，验证了提出方法的可行性及有效性.

伪卫星具有发射与天上卫星相同信号的能力，可以作为GNSS（Global Navigation Satellite System）信号遮挡环境下稳定可靠的定位信号源，使得基于现有终端硬件条件实现室外内连续高精度定位成为可能，因此逐渐成为室内定位领域的研究热点.本文提出了一种基于同源多通道伪卫星的指纹库匹配定位方法，利用顾及位置信息的变分自编码网络（Variational Auto-Encoder，VAE）学习伪卫星载波相位信息在隐含空间下的概率分布特征，建立伪卫星观测数据隐含特征与室内位置间的映射关系，进而实现GNSS拒止环境下的指纹匹配定位.针对指纹定位结果波动大的问题，本文提出一种粒子滤波融合处理方法，提高了定位系统的稳定性和定位精度.本文在试验环境以及机场环境下，通过大量试验验证了该定位算法在动态和静态下的定位性能，并与常用的基于指纹库匹配的定位方法进行了比较.结果表明，在室内试验环境下，动态平均定位精度为0.39 m，95%的定位误差小于0.85 m，在真实机场环境下，动态平均定位精度为0.75 m，最大定位误差为1.69 m，92%的定位误差小于1 m，验证了算法的有效性.