随着移动互联网的不断发展,各种基于位置服务LBS(Location Based Service)的移动应用开始越来越多地融入人们的日常生活。但是由于信号遮挡、多径衰弱等问题,这类应用不能很好地满足室内定位的需求。为了更好的解决室内定位相关问题,出现了众多的室内定位解决方案。各种室内定位技术在定位精度、部署成本上有着各自的优缺点。惯性定位技术作为一种不依赖外界环境的定位方式,具有适用范围广、部署成本低的特点。随着微机电系统的发展,越来越多的智能移动终端除了具备高速的运算能力,还搭载了惯性传感器。在这样的背景下,在移动终端借助惯性传感器实现室内定位功能得以实现。本文结合传统的WIFI室内定位技术和移动终端的惯性传感器技术,提出了一种惯性传感器定位辅助WIFI室内定位的方法,并实现了基于iOS的室内定位系统。本文的主要研究工作如下：1、通过iOS平台的CoreMotion框架获取加速度计、陀螺仪和电子罗盘的数据。对Z轴加速度数据进行滑动平均处理,利用峰值检测法获得行走的步数。采用常数步长模型对行走距离进行估计。再结合电子罗盘的航向数据,获得较为准确的运动轨迹。通过惯性定位坐标与真实地理坐标的转换,确定定位的范围。2、根据惯性定位算法得到的结果,从位置指纹数据库中筛选出惯性定位误差范围内的位置指纹数据。对定位点实时获取的WIFI无线信号进行高斯滤波,再与筛选出的位置指纹数据进行匹配,从而实现较为精准的定位。3、在真实场景下,对系统的定位性能和定位效率进行测试。通过真实场景实验对比,本文提出的方法对比传统的位置指纹定位算法,极大地减少了运算时间,并且具有更高的定位精度。