由于有GPS(Global Positioning System,GPS)信号的覆盖,室外定位问题可以通过GPS解决。但随着人们室内活动的范围越来越大,GPS信号无法覆盖到室内环境中给人的日常生活带来了极大的不便,如救援现场寻找被困者、大型商场找店铺大型停车场找车位等。因此对于室内定位技术的研究是十分有意义和价值的。目前,随着公共WiFi覆盖面积越来越大和带有惯性传感器智能手机的普及,WiFi技术和惯性传感器技术成为室内定位领域的热门研究方向。在室内定位中单一的定位技术具有局限性,没有一种定位技术可以在定位精度、稳定性和定位成本上都满足室内定位的需求。WiFi定位是绝对定位无累积误差,但精度低、定位结果不稳定;PDR(Pedestrian Dead Reckoning,PDR)定位短时间内精度高,但具有累积误差的特点;本文将两种定位技术的融合定位技术作为解决定位问题的突破口进行深入研究。本文的主要研究内容如下:(1)针对WiFi指纹位置定位问题,分为离线阶段和在线定位阶段两个阶段进行优化。在离线阶段,构建指纹数据库并训练定位模型,对指纹数据库中的数据进行预处理,提高了指纹数据库构建的准确性。在线定位阶段,使用基于支持向量机算法的指纹数据库定位区域划分方法,缩小了定位模型的取值范围;并提出利用帝国竞争算法优化了定位模型的参数,提高了WiFi定位精度。(2)针对基于智能手机惯性传感器PDR定位的航向角问题,对获取到的航向角进行卡尔曼滤波处理,有效地降低了室内环境和人体晃动对航向角测量的影响。针对步长估计问题,提出一种基于已知步频与步长关系的步长模型,通过少量实验数据即可准确估计步长,降低了建立步长模型的数据量。步数检测方面,运用动态阈值算法计算步数,提高了计步准确率。(3)实现了基于WiFi和PDR的融合定位系统。在平面定位中,针对WiFi定位波动大但没有累积误差和PDR短时定位精度高但具有累计误差的特点,结合两种定位方式的优势,提出一种基于位移的融合算法进行定位,实验结果表明提出的融合定位方法可以降低定位波动性、消除累积误差、提高定位精度。在立体定位中,针对基于手机气压传感器的楼层判断方法需要额外增加地面基准气压硬件设备的问题,提出一种基于动态基准的楼层判断方法,无需增加硬件设备,实验结果表明提出的楼层判断方法可以准确的判断楼层。