基于位置的服务不断地丰富着人们的生产与生活,其在交通出行、物流管理、市场与推广等各种方面均有着广泛的应用。基于全球卫星定位的定位系统可以在开阔的室外场景实现精准的定位,基本满足了人们在户外时对位置信息的需求。然而,室内定位技术受到环境及成本等因素的限制,仍存在较多挑战。基于短距离无线通信的室内定位凭借着其诸多优势,在众多定位技术中脱颖而出。同时,随着智能终端的普及与发展,基于智能终端惯性传感器的定位技术也成为了重要室内定位技术之一。本着低成本、高精度、易于应用的原则,本文设计并实现了一个基于短距离无线通信的室内定位与跟踪系统,主要对iBeacon定位与行人航位推算进行了研究,提出了相关改进型算法以提高定位精度。首先,本文以iBeacon定位为主要定位手段,提出了室内几何精度因子（Geometric Dilution of Precision,GDOP）参与的改进型加权三角质心定位算法。由于基于接收信号强度的测距算法易产生误差等原因,传统的三边定位面临着定位几何模型复杂、参考点结构不合理等问题,最终导致定位解算困难、结果误差大等现象。对此,本文提出了一种室内GDOP的计算方法,用其衡量定位算法的误差,进而辅助参考节点的筛选,并作为权值参与改进的加权三角质心定位。其次,以提出的改进型iBeacon定位算法为基础,本文进一步设计并实现了一种基于 iBeacon 以及 PDR（Pedestrian Dead Reckoning,行人航位推算）的组合导航方法。该方法主要利用卡尔曼滤波算法将iBeacon定位与PDR定位进行融合,在保证绝对定位精度的同时,提高了定位输出的稳定性与轨迹的连续性。同时,本文还设计了一种自适应步长算法以减弱PDR随时间的漂移,并提出了基于动态位置修正的CUPT（Coordinate Update）算法来消除系统的累积误差,进一步了提高组合导航的可靠性。最后,本文以上述组合导航算法为基础,设计并实现了一个室内定位与跟踪系统。该系统主要包括解算服务器、室内地图网页以及微信小程序等关键技术模块。本文将该系统部署在实际场景中,通过实际测试验证了系统功能及其算法的性能。现场测试结果表明,本文提出的定位算法在实验环境中能较好地实现小于一米的平均定位精度。