随着无线网络技术和移动设备的增加,人们关于随时随地获取自身位置的需求日益增加,其中对室内位置信息的获取需求更为显著。同时,由于无线网络速度快、成本低、部署简单等优点再加上移动设备内置的各种传感器也促使着室内导航技术的快速发展。本文在已有的WiFi和移动传感器的室内定位导航基础上,从WiFi信号滤波处理、基于余弦距离的改进算法、行人航迹推算与WiFi融合算法以及Android程序设计实现四个方面展开研究,对相关方法进行了详细的对比分析,针对原有方法的存在的问题提出了相应的改进办法。最后,设计并实现了一款基于Android系统的室内定位导航App,验证了方法的可行性。主要工作以下:（1）针对WIFI室内定位存在的采集信息跳变现象,采用基于卡尔曼滤波对其进行平滑降噪处理。对比分析多种平滑接收信号强度（Received Signal Strength Intensity,RSSI）算法可行性,验证卡尔曼滤波对RSSI值平滑处理的优势,以此构建了试验区较为可靠的WiFi信号指纹数据库。（2）对在线定位阶段的指纹匹配和定位算法进行对比研究。针对多维向量指纹数据,对比了欧式距离、余弦距离等相似度的指纹匹配算法的优缺点,余弦距离进行指纹匹配、并利用该距离改进定位精度。（3）为了解决行人轨迹穿越障碍物的问题和减小行人航迹推算方法固有累计误差,将粒子滤波和WiFi指纹定位加入到PDR方法中。借助地图中障碍物信息来更正修改每一个粒子的权值,然后对粒子群的位置进行加权求和获取用户的位置,如果出现粒子全部死亡,再用WiFi定位来得到用户的位置以再次激活粒子群。实验结果表明,该算法能在一定程度上的解决累计误差和行人轨迹穿越障碍物的问题。（4）在Android系统和基于XAMPP软件部署的Apache服务器的基础上设计并实现了一款基于WiFi和传感器融合的室内定位导航系统,验证了方法可行性。