随着WiFi无线接入点的广泛覆盖和内置惯性传感器的智能手机的普及,基于WiFi和惯性传感器的室内定位技术成为当前室内定位研究的热点课题。WiFi定位技术,覆盖范围广,无需增加额外的硬件设备,但定位精度有限。惯性定位技术在短时间内的定位精度高,但随着时间的增加,会出现误差的累积。将这两种定位技术结合起来,既能提高室内定位精度,又能降低成本,解决了当前室内定位存在的共性问题。本文在研究WiFi定位和惯性传感器定位影响因素的基础上,提出了三种融合室内定位算法。一是改进的惯性定位辅助位置指纹定位算法。该算法以WiFi位置指纹定位为主,离线训练阶段,采集大量的RSSI数据,建立位置指纹库,在线定位时,采用朴素贝叶斯算法估算出用户的位置。新增滑窗功能用于检测WiFi定位是否发生跳变,在出现跳变或者定位精度较低的情况下,用改进的惯性定位辅助,从而提高室内定位的精度。二是位置指纹智能辅助积分定位算法。该算法以惯性积分定位为主,在WiFi信号强且定位精度高的地方,用位置指纹定位结果对积分定位进行校正,同时给出了智能检索用户初始状态的算法,解决了积分定位初始位置需要事先设定的问题。三是行人航迹推算与位置指纹融合定位算法。行人航迹推算采用加速度计和磁力计读出的数值,进行步态检测、方向检测和自学习步长估计,推算出行人位置。在WiFi信号强的时刻,使用位置指纹法定位,并对行人航迹推算累积误差进行校正,在信号较弱的情况下,用上一时刻定位结果与行人航迹推算法联合定位。实验结果表明,这三种融合室内定位算法均提高了室内定位的精度。