多源信息融合技术是用来对多源传感器信息进行综合处理的一种技术，是对若干个传感器采集的数据和信息加以自动分析、综合处理，以完成精确的位置和身份估计以及对态势和威胁程度估计的任务而进行的信息处理过程。将多源信息融合技术和理论应用到室内或是小区域高精度定位系统中，可以扩展定位系统的覆盖范围，提高定位系统的可靠性，降低定位系统的部署难度和实现成本，同时又可以考虑到多样化的定位需求。多源信息融合应用于定位系统使其具有更巨大的产业化潜力。　　本课题以UWB(Ultra-Wideband，超宽带)定位技术和zigbee定位技术为基础，结合多种无线传感器技术，以多源信息融合技术综合处理各种多源信息实现复杂定位环境下的室内定位精准定位。基于UWB的定位系统在复杂环境下部署成本高、部署难度大，但是定位精度高;基于zigbee的定位技术其定位精度较低，但是非常方便部署并且设备价格低廉。综合各方面因素，本课题提出了一种基于空间区域场景细分的多源融合定位技术，以适应复杂室内环境和支持较大范围内定位。在该多源融合定位系统的模型中，定位区域按照实际情况和定位精度需求划分成UWB高精度定位区域、zigbee定位区域，UWB与zigbee混合定位区域和基于RFID和红外的逻辑定位区域。这样通过不同区域采用相应定位技术实现定位，然后用信息融合的技术将信息进行综合处理。　　本文对信息融合的基本模型和信息融合算法进行研究和分析，根据融合定位的特点设计了适合本多源融合定位系统的基本模型，包括功能模型、结构模型;本文提出了一套适合于该多源融合定位的算法框架，其包括局部滤波、时间配准、坐标变换、轨迹融合、数据纠正等并基于简单轨迹融合和卡尔曼滤波实现轨迹融合。最后，本文针对系统设计与实现中的一些关键问题进行概要说明。总之，通过将定位区域场景细分和多源信息融合技术结合可以使得室内定位系统能够很好的权衡定位精度、系统成本、部署难度和定位范围之间的矛盾，能够较好的解决问题。　　本文的创新点有以下几个方面:　　1.提出了一种基于RFID和红外进行逻辑定位的方法。通过该技术可以有效的隔离出定位范围内不需要实时定位的区域，降低了定位的复杂度。　　2.针对室内定位场景中存在多遮挡，多阻隔的问题，本文提出了一种复杂室内环境中基于区域场景细分的室内定位解决方案，在不同的场景采用一种或是多种适合的定位技术实现定位。　　3.对融合定位系统的基本模型进行研究，结合实际需求中问题，设计了适合本多源融合定位的基本模型，提出了一套适基于信息融合的室内定位的多源信息融合算法框架并最终采用简单轨迹融合和卡尔曼滤波实现轨迹融合。