井下人员定位算法一直是矿井安全监测领域的研究热点之一,直接关系到矿难事故后救援的准确性、高效性以及矿井作业人员的生命安全。为了解决现有井下人员定位算法存在的定位精度低、需要增加额外硬件以及抗环境干扰能力差等问题,本文针对矿井环境多变、结构特殊等特点,建立了井下线型巷道模型,研究了一种新型的井下人员定位算法：RSS分步融合算法,并通过大量的仿真研究,验证了该算法的有效性。首先,介绍了无线传感器网络定位的基本原理,并进行了文献综述,分析了无线传感器网络定位原理和井下人员定位算法的研究现状与发展趋势,指出了井下人员定位所面临的主要问题,并分析了ZigBee技术在井下人员定位系统中的应用现状。其次,介绍了常见的几种近距离无线通信技术,其中重点分析了ZigBee技术,在此基础上构建了井下ZigBee无线网络,并针对网络中不同的节点功能,分别设计了其硬件和软件结构。然后,对目前的定位算法进行综合分析与对比,针对传统基于RSSI测距的算法应用于井下的不足,提出了一种新型的井下人员定位算法,该算法将RSSI定位与场景指纹匹配技术以及极大似然估计计算方法巧妙融合,并通过多数修正与对角差分修正降低了指纹匹配技术区域误判率以及RSSI测距误差对定位精度的影响。采用朴素贝叶斯概率估计进行初步定位,并使用对角差分修正算法进行第二步定位,从而最终实现井下人员精确定位。最后,将RSS分步融合算法、WCL定位算法及NNSS指纹匹配确定性定位算法进行了大量的对比仿真试验,证实了本文研究算法具有定位精度高、抗随机干扰能力强等优点。