近年来,高科技的发展催生了基于位置服务(Location Based Service,LBS)这一新兴课题,人们追求便捷化的生活也使得LBS的需求与日俱增,尤其是在复杂多变的室内环境下,如博物馆、超市、停车库、矿井、仓库等,这些室内场所经常需要准确快速地获取用户或者设备的位置信息。由于室内环境复杂多变,无线电信号的传播存在衰减、多径以及干扰等因素的影响,导致基于WIFI技术定位精度较差。另一方面,基于惯性测量单元(Inertial Measure Unit,IMU)的室内定位也存在较大的累计误差。考虑到单一的定位技术无法获得较高的定位精度,本文从IMU和WIFI这两种定位技术手段入手,研究了基于IMU和WIFI技术的组合室内定位系统。本文研究内容主要包括以下几个方面:介绍了对于WIFI信号原始数据,补充丢失数据和去除噪声的有效方法;探讨了根据WIFI信号计算距离、位置的方法并建立了具体的数学模型,研究了基于数学模型的传统的定位算法,并提出了概率模型定位算法。在基于人行航位推算的组合定位部分,根据竖直加速度信息的周期性的变化得到人行走的步伐数,针对可能存在无效步伐的问题,采用了门限值滤波处理;对于方向角问题,采取了均值方法,即通过对陀螺仪加速度累积角度和磁力计感测角度求取平均值;针对行走过程中可能存在的位置误差,通过WIFI技术辅助更新矫正;针对步长的随机性,提出了在线更新算法。在基于卡尔曼滤波的组合定位部分,提出并分析了不同的组合定位方案;选用了基于卡尔曼滤波组合定位方式,并在此基础上根据数据融合的不同方式提出了深浅两种情况下的组合定位算法,提高定位精度。本文旨在为室内定位研究提供解决方案,针对主要的研究内容,通过改进或提出新的定位算法,并给出实验仿真,以证明算法的合理性及优越性,为后续研究奠定基础。