目前，人们对位置服务的需求日益增加，如停车场寻车、商场购物导航等实际应用使得人们对位置服务的需求从室外逐渐转移到室内环境，室内定位技术的广泛应用极大的提高了人们生活的便捷。而当人们处于复杂的室内环境中，如何提供准确并具有高可靠性的位置信息是主要的技术难题。射线传播追踪技术是现阶段室内定位和电磁信号分析的重要方法，其可以提供目标的测距信息。然而在复杂的室内环境中，非视距特征加大了射线传播分析的难度，带来了巨大的时间开销和空间存储要求。尤其当存在多个空间曲面时，由于需要分解成数以千万计的小平面，使得射线传播追踪面临空间爆炸的威胁。因此，射线传播追踪的加速方法的研究具有重要的意义。本文提出采用云计算的分布式射线传播追踪加速方案，并减少曲面分析，期望提高射线传播分析的效率的同时保持精准的分析结果。
　　首先，针对射线传播追踪分析的计算复杂度高问题，提出一种基于云计算的分布式射线传播追踪加速方法，提高射线传播分析的效率的同时保持射线传播追踪的精度。同时，在反向射线传播方法基础上，实现基于云计算的Spark计算框架下的分布式射线传播追踪方法，并在此基础上提出一种改进的Spark的洗牌机制，保持较为准确精度的同时提高了射线传播追踪的效率。
　　其次，针对射线传播追踪当中曲面分析导致传播效率低下的问题，提出一种基于曲面删减的室内定位射线传播追踪加速方法。基于空间几何关系的分析，考虑三种情景下曲面的遮挡情况下曲面删减的方法，并且提出一种针对空间微小曲面的预处理方法，将无法参与射线传播计算的部分空间曲面删除，减少相交测试数量进一步提高射线传播追踪的效率。
　　最后，在典型场景下验证基于云计算的分布式射线传播追踪加速方法和基于曲面删减的室内定位射线传播追踪加速方法的可行性，并完成两种方法的仿真性能分析。