室内情形下,因无GPS信号或信号过弱,无法有效应用定位服务。基于WiFi的室内定位方案应用较为广泛,但其发射源不稳定以及室内传播存在信号衰减、多径效应等问题,导致基于WiFi的室内定位系统定位精度较差。基于惯性测量元件的室内定位系统也存在着较大的累计误差。这两种方法存在着固有缺陷,定位效果并不理想。本文开展WiFi和惯性测量组合定位的方法改进以上问题。在基于WiFi的室内定位系统研究中,将实验区域划分为四个区域块,通过对WiFi接入点位置的精心布置,每个区域块均被五个WiFi接入点覆盖,且每个区域接收到的较大RSSI来自不同的接入点。本文通过多时段多批次采集数据,建立了全面指纹数据库,并对缺失数据进行补充。针对普通指纹数据库算法存在的不足,提出了一种逐级匹配的在线定位算法。实验结果表明该方案提高了WiFi定位系统的准确性。本文对步态检测的线性加速度传感器波峰检测法和直接监听步态传感器法,以及对航向角检测的加速度传感器和重力传感器软解算和直接监听方向传感器开展研究。将研究结果应用于PDR室内定位算法中,实验表明,该方案的单向积累误差现象较为严重。在组合定位系统中,采用扩展卡尔曼滤波算法对WiFi定位与惯性传感器进行融合。将PDR算法输出的位置坐标和航向角信息作为系统的状态向量,并建立状态方程。将基于WiFi定位系统输出的位置坐标和坐标系转换得到的航向角作为系统的观测向量,并建立观测方程。根据扩展卡尔曼滤波原理得到非线性函数偏导的雅克比矩阵,根据两种定位方法的定位误差得到滤波器的动态噪声协方差矩阵和测量噪声协方差矩阵。实验表明该方案的定位精度比单独采用WiFi和单独采用惯性定位的系统具有更高的定位精度和稳定性。