随着更多手持设备的日益普及,比如手机、平板电脑、笔记本、可穿戴物品等,以及物联网设备的性能快速增长,位置感知的技术越来越受到重视,基于位置感知的需求和应用飞速增加。位置服务的环境正在由室外转入室内,成熟的GNSS技术在室外提供高精度的实时定位导航;而在室内环境中,卫星信号受到遮挡导致急剧衰减甚至被完全阻挡,无法通过卫星系统实现位置的实时获取,现多采用其他无线信号来进行室内导航定位。本文针对室内环境提出了一种基于WiFi/蓝牙融合的室内定位方法。根据WiFi定位和蓝牙定位各自的特性,提出了间距约束自适应确权的WiFi/蓝牙融合定位算法和基于改进贝叶斯的WiFi/蓝牙融合定位算法两种融合定位方法。主要研究内容为以下:在基于WiFi的室内定位方面,离线训练阶段,选择了三角形布网的指纹点布设方案,建立了聚类指纹数据库,通过实验分析确定聚类参数,将整个指纹库分成若干子类,降低了实时定位时的计算量;实时定位阶段,依据终端接收到的信号强度值,与每个子类的类中心信号强度值向量做距离计算,确定用户终端所在的指纹库子类,再利用加权K邻近法计算用户所在位置,权值的分配与终端和接入点间距离决定。实验表明,该方法相对于常规KNN算法可以提高定位精度。在基于蓝牙的室内定位方面,首先介绍了常见的两个信号传播模型:自由空间损耗模型和对数路径损耗模型,并根据实验环境选择了对数路径损耗模型作为本文的传播模型;通过在实验环境中采样获得的数据,利用最小二乘法拟合出当前环境的信号传播模型;由于模型及测量均存在误差,本文提出一种基于高斯分布的三边测距定位法,来减小误差的影响,提高定位精度。并做实验分析了定位精度。本文选择将WiFi定位与蓝牙定位相结合,结合两者的优势优点,获得更高精度、更稳定的定位结果。WiFi进行定位时,采用卡尔曼滤波器优化获取的信号强度信息;WiFi定位和蓝牙定位进行决策层层面的融合,给出了两种融合算法:间距约束自适应确权的WiFi/蓝牙融合定位算法和基于改进贝叶斯的WiFi/蓝牙融合定位算法,分别用于动态定位和静态定位。通过实验进行分析,两种融合定位算法得到更精确的定位结果和更稳定的定位效果。最后对本文做了总结,并给出了本文中的不足和WiFi和蓝牙技术在室内定位领域未来发展的展望。