定位算法是一類用於確定物體或飛行器實時位置的計算方法。這些算法通常利用多種信息源，如可見光源、紅外源、微波源以及地貌起伏等，來製作圖像，並通過識別這些圖像的特徵來實現定位。
定位算法可以分為兩類：模式識別和模板匹配。模式識別算法將圖像信息抽象為模式信息，即提取圖像的特徵，並用語句結構來描述圖像或部分圖像，通過語句分析運算獲得定位參數。這種方法壓縮了圖像信息量，易於分類，對圖像變形和失真不敏感。但其缺點是語句結構複雜，判別準則不易建立，導致正確識別率難以提高。模板匹配算法則使用圖像的像素灰度或邊緣灰度等特徵來描述圖像或部分圖像，通過圖像的相關特性，如模板搜尋和相關計算，獲得定位參數。這種方法描述圖像和判別準則簡單，但計算量大，對圖像變形和失真較敏感。
除了基於圖像處理的定位算法，還有基於信號的定位算法，包括：
基於信號到達時間（TOA）：通過測量信號從傳送點到接收點的時間來估計距離，再通過至少三個圓交點確定目標位置。
基於信號到達時間差（TDOA）：測量同一信號在不同位置接收到的時間差來估計距離差，進而確定目標位置。
基於信號到達角度（AOA）：通過測量信號到達方向來確定目標位置。
這些算法各有優勢和套用範圍，例如，UWB（超寬頻）技術就結合了TOA和AOA等算法，實現高精度的定位。隨著技術的發展，這些算法也越來越融合，如基於WiFi的信號強度定位算法和基於藍牙的AOA定位技術等，都在不同程度上提高了定位的準確性和適用性。