随着科技的发展和通信技术的提高，基于位置的服务（LBS）越来越多的进入人们的视线,而室内定位作为LBS重要的组成部分，在灾难救援、商场导购、医院监控、矿井人员定位等发挥着重要的作用，并将对人们的生活和工作产生更大的影响。由于室内传感器的部署很难做到不留死角，覆盖密度加大又会增加成本，而且由于室内环境的复杂性，信号的衍射、反射严重，甚至导致无法接受信号而难以定位。传统室内定位算法大多假设锚节点充分覆盖，或只考虑正常环境下的使用，即监测区域的每个位置点有三个或三个以上锚节点覆盖，然而现实生活中，更需考虑特殊情况下如火灾、地震时个别锚节点损坏或部署未达到信号充分覆盖也能达到足够精度的定位与跟踪效果，在此背景下，传统的基于三边定位算法随着锚节点数量的减少，精度将会严重下降。考虑现有工作的局限性，本论文主要解决稀疏锚节点部署下的间歇性定位失败问题，使定位算法更适应不同的室内定位环境。首先，针对室内定位锚节点部署不充分，导致普通定位方法容易出现间歇性定位失败或无法定位的问题，提出了在稀疏锚节点条件下，基于位置指纹的K近邻和粒子滤波的定位算法，估计位置再通过一些事实约束和室内拓扑约束对定位结果进行修正。仿真实验结果表明，该方法能有效提高室内定位精度。然后，在目前室内定位越来越趋于多种传感器融合定位的背景下，提出了稀疏锚节点下惯性传感器辅助的增强室内定位跟踪算法。综合利用锚节点信息、惯性传感器的航位推算方法和室内拓扑穿墙约束和拐角约束信息融合定位的方法。并且在充分锚节点区域、非充分锚节点区域和无锚节点区域分别采取不同的定位跟踪方法，利用可用信息的不同组合，达到无缝定位的目的。仿真实验结果表明，该方法能有效解决稀疏区域的定位跟踪问题，并且定位跟踪精度有所提高。综上，本文提出了稀疏锚节点部署下的室内人员定位跟踪方法，并通过仿真实验对所提算法进行验证，结果显示本文算法具有较好的定位精度，最后给出本文的不足和未来工作。