随着无线通信技术和智能终端的广泛应用,移动用户对自身位置信息需求急剧增长。目前,基于GPS的室外定位系统已发展得较为成熟,但是室外定位系统无法适用于结构复杂的室内环境中,所以室内定位技术成为了人们研究的热点。同时,由于无线网络技术其通信速度快、部署方便等优势以及智能终端中内置的传感器芯片促使室内定位导航技术得到了快速的发展和广泛的研究。本文以基于WiFi和传感器的室内定位导航技术作为研究对象,针对室内定位导航技术中存在的问题提出了改进的方法,并实现了一款基于Android平台和Apache服务器的室内定位导航系统。具体工作如下:第一.针对在参考点采集的AP原始信号强度值构建的指纹数据库中存在大量不准确的指纹信息导致定位点的定位精度不高的问题,本文在离线测量阶段使用方差滤波的方法建立了一个受噪声影响较小的指纹数据库;与此同时,考虑到在线定位过程中不同AP的稳定性对定位结果的贡献度不一样,将AP的方差作为影响因素加入距离公式中;传统的位置指纹算法使用欧氏距离度量指纹间相似度,而本文中用卡方距离度量。实验结果表明,该算法能够降低定位误差。第二.仅仅使用行人航迹推算方法长时间估计用户的位置会产生较大偏差,所以本文将粒子滤波和地图匹配算法加入到行人航迹推算的方法中。利用地图中墙壁的位置信息来修正每一个粒子的权值,对粒子群的位置加权求和得到用户的位置,当出现粒子全部穿墙的情况时,利用WiFi定位来重新获取用户的位置以激活粒子群。为了有效抑制行人航迹推算方法固有累计误差,本文采用地图匹配算法在特殊的位置点设置路标,当用户走到这些路标上时对其进行匹配,从而纠正粒子滤波估计的用户位置。实验结果表明,该算法能够很好的解决累计误差和行人轨迹穿墙的问题。第三.在Android平台和Apache服务器上实现了一款基于WiFi和传感器融合的室内定位导航系统。该系统可以把参考点和定位点直观的展示在室内地图上;导航方面,先用Dijkstra算法在地图上绘制出用户当前位置到目标位置的路线,再用粒子滤波和地图匹配方法结合行人航迹推算算法来实时跟踪行人的位置。