本文重点研究室内定位中地图匹配算法研究与实现。目前,对室内定位的研究已成为热点,但仍存在一些问题:无线定位信号在传播过程中容易受到干扰,导致定位误差加大;室内环境下,无线定位信号无法全部覆盖,会出现信号盲区,导致定位结果出现间断现象。本文针对目前室内定位存在的问题,提出了融合IMU(Inertial Measurement Unit)和室内地理信息模型的地图匹配算法。本论文的主要工作和成果如下:.一是提取了室内地图联通点、道路、功能区等信息,开发出面向定位的地理信息接口,对提取的地理信息进行分类,建立了面向定位导航的建筑物室内几何结构的地图模型。二是在粒子滤波算法的整体框架下,将人员运动状态、无线定位定位结果与室内地图空间几何模型等信息进行融合,根据地理信息空间约束关系、距离以及方向确定粒子的权重值,对定位点进行最佳预测和更新,得出最终定位结果。实验表明,该算法能够有效地对室内定位结果进行进一步优化,提高了室内定位精度,解决了在信号覆盖局部盲区定位结果出现间断的问题,同时提高了用户体验效果。最后,本文采用MVC(Model View Controller)软件设计思想,将地图匹配算法放在业务逻辑层,与控制层和视图层之间做到充分的解耦,从而实现对该算法的基于Android平台的移动端软件的验证和实现。