目前基于GPS的室外定位和导航技术在全世界广泛应用并且已经产生了巨大的社会作用。与室外环境相比,室内环境存在墙体阻隔、人体和电子设备信号等干扰,使得基于GPS的室内定位技术接收到的信号非常微弱,甚至检测不到。WiFi定位对外部环境依赖性强,惯性导航定位技术随着时间的延长,误差逐渐加大。为此本文研究了WiFi与PDR组合的室内定位方法。室内环境下WiFi信号非常普遍,因此WiFi定位系统可以利用现有的硬件资源,实现绝对位置估计,误差不随时间累积。行人航迹推算是基于惯性传感器的室内定位方法,不依赖于外部环境,可以实现自主定位,但是此方法误差随时间累积。本文在综合考虑两种定位方式的优劣性之后,采用了组合定位的方法,利用无迹卡尔曼滤波将WiFi定位系统和PDR定位系统进行融合,提高室内定位的准确性。本文研究的内容如下:（1）WiFi位置估计产生波动现象的主要原因是室内环境存在干扰和接入点自身传播信号的不稳定。本文依据WiFi定位的原理,将WiFi定位分为测距定位算法和非测距定位算法。对两大定位算法中的常用算法进行分析,经过综合对比,选择了基于RSSI测距的定位算法。本文提出了多方位分组式的WiFi室内定位,多角度测距避免某单个方向的干扰,多个接入点组成的多个小组分别进行位置估计,消除了某个接入点自身问题对位置估计的影响。（2）针对惯性传感器采集的数据存在高噪声问题,通过建立时间序列分析方法对采集数据预处理,然后建模,并选用卡尔曼滤波的方法进行优化。针对载体磁场对磁力计的干扰问题,采用低通滤波对磁力计数据进行进行优化,并对磁力计做了标定和误差补偿。（3）在解决步数检测易出现误计步现象和单一方式的航向角测量抗干扰能力弱的问题时。步数检测采用动态时间约束和加速度幅度约束的峰值检测,消除波峰检测出现的伪波峰。航向角解算中对加速度计、磁力计、陀螺仪采集的数据信息预处理之后进行扩展卡尔曼滤波融合,缩小航向角误差。（4）WiFi定位不稳定,PDR定位累积误差逐渐加大无法满足定位要求。利用组合定位的优势,采用无迹卡尔曼滤波对WiFi定位系统和PDR定位系统进行融合,将PDR定位产生累积误差的累积速度减缓。