近年来室内定位已成为定位领域研究的热点,提出的定位方法大多应用在室内二维平面。但随着经济的快速发展,城镇化率不断提高,城市内高楼林立,仅仅在室内二维平面定位已不能满足日常生活的需求。另外,高精度、廉价、实时的定位方法也是目前室内定位领域亟待解决的问题。本文以智能手机为研究平台,采用智能手机内部集成的WIFI模块和各种传感器采集数据,重点围绕相对气压测高方法,三维行人航迹推算(PDR)定位算法和采用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法对WIFI定位和改进后的三维PDR定位的融合定位算法展开了研究。主要研究内容如下:分析了气压测高的原理,研究了一种基于相对气压测高的楼层判定方法。根据在特定时间段建筑物内部大气压相对稳定的特点,采用相对气压测量高度的方式,结合建筑物的层高信息对楼层进行判定。采用该方法判定楼层,测量的高度值允许有一定误差,误差的绝对值需小于楼层层高的一半。提出了改进的三维PDR定位算法。第一,当检测出行人处于水平行进运动模式时,采用本文研究的基于相对气压测高的楼层判定方法判定行人所在的楼层,结合建筑物的层高信息计算行人所处位置的高度,其他运动姿态仍采用传统的三维PDR计算公式计算行人所处位置的高度。第二,当检测出行人在窄道区域行走时,采用传统的三维PDR计算公式计算行人E轴和N轴的数据后,将窄道宽度方向对应的坐标值置为窄道宽度的中间值,在此基础上对行人进行下一步的定位推算。改进后的三维PDR定位算法在一定条件下降低了误差累积程度,减小了定位误差。探讨了采用传统的三维PDR定位算法,基于WIFI的室内位置指纹定位算法进行定位的优缺点,把首个WIFI定位结果设定为滤波启动值和改进后的三维PDR定位算法的初始值,将WIFI定位方法和改进后的三维PDR定位算法采用无迹卡尔曼滤波进行融合。实验表明,融合后的算法提高了定位的精度和稳定性。