目前,与位置相关的技术与服务受到人们广泛的关注,特别是室内复杂环境下定位及导航问题,更加受到人们的重视。由于室内密闭空间等特殊环境有建筑物遮挡且存在诸多未知因素,GPS(Global Positioning System)信号无法覆盖,对位置信息获取和相对位置确定造成很大困难。随着WSN(Wireless Sensor Networks)技术的快速发展,利用WSN技术构建一套适用于室内环境的高精度、低成本的轨迹推算系统成为各研究机构的研究热点。在MEMS(Micro-Electro-Mechanical Systems)传感器的发展和广泛应用的背景下,结合所在科研团队在惯性传感领域积累的相关研究成果,及本人在节点组网和节点轨迹推算等方面取得的成果及经验,本文利用MEMS传感器和射频模块等设计并实现一种室内WSN中多节点轨迹推算系统,具有重要的理论意义和实际应用价值。通过对比分析多种WSN定位技术的基本原理,针对现有室内定位技术对无线信号参数过度依赖以及定位过程中出现位置突跳等问题,本文采用PDR(Pedestrian Dead Reckoning)算法获取节点位置信息,并在此基础上实现多节点轨迹推算和节点间定位。然后,对多节点轨迹推算中的步态检测算法、步长估计算法、姿态融合算法等算法实现进行了研究,并设计补偿算法进行了优化。通过实验,证明本文提出的算法可以有效实现节点位置信息获取。多节点轨迹推算需要节点组网以实现节点间信息的传输。本文通过分析节点组网的抽象网络模型,在Modbus通信协议的基础上,设计Simple-Modbus协议以构建节点间通信网络,并对网络通信功能进行了性能测试。测试结果表明:本文提出的多节点轨迹推算系统的组网性能良好,在室内环境具有可靠的传输距离和穿透能力,并且能持续传输节点的位置信息。本文利用Matlab软件对设计的节点轨迹推算系统进行了仿真实验,并在上位机上对系统进行了真实室内场景测试。结果表明:在轨迹行走测试中,当节点实际移动100米时,系统计算所得距离与实际距离的平均误差为±3米。在多种测试场景分别进行测试实验30次,统计结果表明,误差在3米之内合格率为85%以上。