尽管已经在全球导航卫星系统中观察到了进步,并且这些系统得到了广泛使用,但是它们无法在信号覆盖区域和缺乏强信号的区域(例如室内环境)中提供有效的导航和定位服务。因此,近年来,室内定位技术已经成为研究和开发的重点。在开放的环境中地球的磁场非常稳定,且由于建筑物和内部结构的差异,这种类型的三维矢量磁场在室内可广泛用于室内定位。本研究中使用智能手机磁力仪收集磁场数据,以构建室内磁场图。此外,加速度传感器和陀螺仪用于推算手机的位置变化,并检测用户在手机上行走的步数。这项研究设计了一种测量用户步长的程序,所有获得的信息都输入到行人航位推算(pedestrian dead reckoning,PDR)算法中,以计算行人目标的位置。利用改进的粒子滤波算法以及磁场图的磁梯度优化了PDR算法的室内定位精度。该方法通过使用粒子滤波算法作为主要定位框架将PDR与地磁定位相结合。为了提高地磁定位精度和地磁指纹的特异性,设计了地磁多特征定位算法,通过在磁场数据中提取3个地磁特征作为单点指纹;然后,利用粒子突变和重构粒子集的方法,解决了用于融合定位中粒子滤波算法的粒子降解问题。同时利用PDR算法中的加速度进行融合定位算法中的初始位置的获取,解决了单一PDR算法进行室内定位时无法确定起点位置的问题。进行了10个区域的实验,以评估所提出的方法的性能。实验结果表明,融合算法的定位精度比单一地磁定位的精度平均提高了28.73%,最高精度提升了60.06%;比单一PDR算法进行室内定位的精度平均提高了23.94%,最高精度提升了56.60%。本文的目标是通过设计一种可以使用智能手机执行室内定位的方法,解决卫星无法覆盖区域的定位以及定位设备复杂昂贵的问题,通过使用由陀螺仪和加速度计确定的移动性感测信息,再基于地磁指纹图谱获得用户位置的观测值,结合粒子滤波方法为每个粒子计算权重来校正预测位置,此算法有效地提高了室内定位的精度和效率,实现了本文的目标。