基于位置的服务(Location Based Service,LBS)在过去的几年里被广泛研究,相对于室外定位技术的成熟,由于在室内接收的GPS信号非常微弱,难以精确定位,室内定位需要采用新的技术。本文基于现有工作,深入探究智能手机中的惯性传感器技术并结合Wi-Fi技术,提出一种高可靠性的室内定位算法：基于惯性传感器和Wi-Fi信号分析算法(ISW)。该算法分为步伐检测和方位角估计两部分,分别解决行走长度和行走方向问题。在步伐检测算法中,使用三轴加速度传感器建立步边界检测模块,通过提取行人行走的时间、启动和截止加速度等特征来划分和标记步伐边界点；分析步伐特征建立步长一步特征映射表,并利用Wi-Fi热点辅助计算当前用户的实时步长,并反馈特征映射表,减小加速度传感器的漂移误差,准确反映当前用户的真实步长。在方位角估计算法中,提出利用磁场传感器和陀螺仪的方位校正方法,利用二者的特征,分析数据变化情况,精确计算用户的行走方向,降低室内磁场干扰对行走方向的判断误差,解决估算期间位置漂移的问题。观察这两种传感器在短时间内的数据变化情况,当发现高度一致性的数据结果时,对方向数据进行高精确性地校正。两种传感器以互补的方式相结合,得到真正的行走方向角,实现在室内环境下对行人进行实时且高精确度地跟踪定位。最后,结合所有结果,在平面图上绘制行人的行走轨迹。本文利用多种基于Android操作系统的智能手机作为硬件开发平台,设计并实现了定位算法ISW；同时实现了近期流行的DTW、Zee和FSM算法,与ISW算法进行对比实验。在实验环境中反复调试并评估各算法的定位精确度。实验结果表明,在周围有较强磁场干扰和障碍物的室内环境下,相比于DTW、Zee和FSM算法,ISW算法在定位精确度上有显著提高,平均误差降低到2米。此外,该算法功耗低,前期工作量小,易于普及,精确度高,具有较大的现实意义。