在物联网、大数据、云计算等信息技术快速发展的社会背景下,基于位置的服务(Location-Based Service,LBS)的应用需求在人们生活中占据的比重逐渐增大,室内定位技术作为LBS体系的核心技术具有重要的研究意义。定位精度、定位成本、定位时耗、可扩展性等是衡量定位系统性能的重要指标,单一的定位技术无法同时满足多维度的定位要求。基于WiFi的室内定位技术凭借WiFi技术在室内环境分布广泛、米级的定位精度、低开发成本等优势成为首先方案;基于惯性传感器的行人航迹推算(Pedestrian dead reckoning,PDR)技术具有短期精度良好、不易受外界环境干扰等特点,为与其他技术的融合提供了基础。本文针对WiFi定位和PDR定位的关键技术深入研究,设计基于WiFi和惯性传感器融合的定位算法,从WiFi位置指纹定位、PDR定位、融合定位三个阶段提出算法改进方案。最后基于所设计的算法,设计开发基于Android平台的空巢老人监护系统。论文的主要工作如下:通过分析WiFi信号的特性,明确了指纹定位误差产生的原因。针对在线阶段指纹匹配参考点搜索数目大的问题,应用仿射传播聚类算法优化离线指纹库,为了使离线指纹库中的参考点聚类更均匀合理,提出使用改进的信号距离融合参考点物理位置作为聚类特征。在线匹配阶段,针对信号不稳定导致定位出现误差的情况,提出基于参考点信号强度采样方差的改进型加权K近邻法,改善了定位精度。为了降低行人行走过程中加速度的伪波峰对计步造成的干扰,提高步频检测的准确率,设计了基于加速度波峰波谷差值阈值的步频检测算法。针对行人移动过程中WiFi定位结果不连续、跳变大,而仅使用PDR定位会产生累积误差等问题,通过分析WiFi位置指纹定位与PDR定位算法的不同特点,提出分段执行PDR并平均处理连续WiFi定位结果、使用PDR进行补偿定期更新行人位置的融合策略。为了验证算法的有效性,实测大量数据进行验证,实验结果表明所设计的算法能有效提升定位精度,降低计算的复杂度。最后结合本文提出的基于WiFi和惯性传感器融合的室内定位算法,在Android平台上开发空巢老人监护关怀系统,完成实时定位老人位置、室内危险区域设置、危险区域驻留超时预警、话题模板语料推送等基本功能模块,实现对空巢老人安全、情感的多方位关怀。