基于位置的服务(Location-Based Services, LBS)正在广泛应用于工作和生活的多个方面。作为实现LBS的关键前提,室内定位技术成为了学术界和工业界近十年来共同的研究热点。由于无需专用设备、可扩展性高等优点,基于WiFi的室内定位技术受到了广泛的关注,但是在部署成本、定位精度等方面受到了一定的制约。为此,在深入分析现有定位技术的基础上,本文开展了以下研究：首先,利用无线信号传播的空间相关性,提出了一种基于Kriging空间插值的位置指纹库构建方法,不仅显著降低了WiFi指纹库的构建成本,而且克服了边界点定位过程中匹配精度偏低的问题,相比于传统位置指纹法,将系统整体定位精度提高了近30%。其次,进一步结合基于智能手机内嵌的惯性传感器实现的行人航迹推算(Pedestrian Dead Reckoning, PD R)算法,利用粒子滤波器融合了多源位置信息,实现了面向行人的高精度室内定位和跟踪算法,将室内动态目标的定位误差降至1米以内。最后,根据本文所提出的算法,设计并实现了一个基于WiFi的室内定位系统原型,通过大量的实验表明,本文所提出的算法有效提升了系统的定位精度,同时降低了系统部署过程中的人工成本。综上所述,基于Kriging插值与粒子滤波的WiFi融合定位算法以较低的系统成本实现了高精度的室内定位,促进了室内定位技术和应用的进一步发展,具有一定的理论与应用价值。