近年来,随着移动互联网技术和基于位置服务LBS(Location Based Services,LBS)的快速发展与普及,人们对室内位置服务需求也与日俱增。传统单一定位技术由于自身局限性,己无法满足人们在复杂室内环境中的定位需求,采用多种定位技术融合定位己经成为室内定位领域的研究热点。本文围绕具有位置服务功能的WiFi定位和惯性测量定位关键技术开展研究,重点涵盖基于模拟位置指纹库的WiFi定位系统实现、基于惯性传感器的行人航迹推算PDR(Pedestrain Dead Reckoning,PDR)定位系统实现和二者定位方法的融合应用。论文主要工作和创新点如下:在WiFi位置指纹定位方面,由于离线采集指纹数据需要耗费大量人力成本,本文总结几种WiFi室内传播模型,结合新检验模型和衍射模型,提出一种基于室内传播模型的模拟位置指纹库构建方法,并通过实验分析采集指纹库与模拟位置指纹库信号强度值的相关性,验证了模拟位置指纹库的准确性。在PDR定位方面,基于对惯性测量信号的分析,本文设计了一种可行的基于动态阈值波峰检测计步算法,实现行走过程中更高精度的步数统计。为了充分发挥WiFi位置指纹和PDR定位各自优势,本文实现了两种定位方法的融合算法,既可利用WiFi定位减小PDR定位的累积误差,又可通过PDR定位减小WiFi定位的不稳定现象。最后,本文基于Android平台设计并实现了基于WiFi和惯性测量融合室内定位系统,并在真实的室内环境里对该定位系统进行了测试与性能分析。通过移动终端采集实验数据,从模拟位置指纹定位精度和时间复杂度、三种定位轨迹对比等方面对该系统所提方法的可行性与有效性进行了验证和评估。实验结果表明本文提出的指纹库构建方法能有效解决指纹采集过程中人力成本耗费过大的问题,同时,多信息融合定位方法相比单一WiFi定位、PDR定位有着明显的优势。