物联感知技术最终目标是提供基于位置的服务LBS(Location-based Services),其核心问题即是如何确定室内物品以及人员的位置。对室外开放性空间的定位已有很成熟的GPS定位导航和手机蜂窝网络定位技术等。但是对于室内定位的深入研究还不是很多,特别是在国内,还没有相应很成熟的产品和研究成果。因此室内定位技术存在大量应用需求。首先提出一种将wifi信号与zigbee信号混合一起定位的方式,通过采集到的WIFI信号强度确定大概位置,然后通过神经网络,使用Zigbee信号进行精确定位。首先通过采集环境WIFI信号强度列表并处理成指纹信息改进kNN算法的数据集,然后做区域定位。在需要进行精确定位时,使用Zigbee进行精确小范围定位。在本文中使用了两种方法,误判滤除算法和神经网络方法。通过实验数据将本文所用的综合定位算法与单纯WIFI指纹定位算法及Zigbee三角质心算法进行对比,本文算法在最佳时精度达到了36厘米之内。