随着智能生活的到来,移动智能终端的普及带动了位置服务市场的兴起,在大数据背景下凸显了泛在测绘的重要性。泛在测绘是指用户在任何地点、任何时间为认知环境与人的关系而创建和使用地理信息或地图的活动,强调人、环境等信息的自然特性和社会关联。同时,泛在测绘强调了用户位置在时间和空间上的泛在性,因此室内定位是泛在测绘的重要组成部分。室外的位置服务经过几十年的发展,全球卫星导航定位系统(GNSS)已经能够基本满足应用需求,而室内定位仍然没有得到有效解决。针对目前的消费类应用现状,本文提出了一种结合WIFI、蓝牙(BLE)、陀螺仪、加速度计、磁强计多种信息的组合导航方法。目前大多数消费类室内定位技术如WiFi指纹定位、磁场匹配定位都依赖于导航数据库。导航数据库的质量直接决定了定位的精度和可靠性,以WiFi旨纹定位为例,为了保证数据库的质量,传统的指纹采集方法需要测绘人员花费大量时间建立数据库而且需要定期重复这一过程以更新维护数据库,这是限制WIFI推广的主要原因。在大数据的背景下,采用众包方法更新导航数据库是未来发展的趋势。而利用众包方法自动更新数据库,需要从海量的用户数据中挑选出准确的用户轨迹,本文提出了一种评估行人导航数据质量的模型为数据自动筛选提供了一个准则。具体的创新点如下：(1)在实现了基于手机内置惯性传感器的航迹推算、基于WiFi的指纹识别、基于BLE的三角定位、以及基于磁强计的室内磁场匹配的基础上,提出了WiFi/BLE/PDR/MM组合的多源融合定位技术。充分利用各种定位源的互补性,利用多层质量控制,通过融合提高系统的定位的精度、可用度和可靠性。(2)提出了一种适用于室内行人导航数据库建立的的双向滤波平滑算法。该算法能够克服传统RTS反向平滑算法在行人导航应用时模型不准确情况下P阵过小难以发挥反向滤波效果的问题,得到大幅优于单向滤波的导航结果,为后续众包数据库生成提供了条件。(3)提出了一种基于锚点和自主行人导航数据的众包数据库生成方法,使用大众用户的日常手机数据,生成可靠的室内导航数据库。提出了室内导航锚点的概念：一方面,可以使用用户进出建筑情况下室外的GNSS位置作为锚点；另一方面,可以在室内存在BLE等可靠路标的情况下,使用路标点作为锚点。(4)分析了影响众包数据库质量的因素,如运动模式、传感器零偏、导航时间,并相应地给出了降低其影响的解决方案,如模式识别、零偏实时标定、双向滤波等。(5)提出了一种定量化评估日常行人导航数据质量的框架模型。通过该模型,可以由程序自动算出各条导航轨迹的可靠性,并挑选出可靠的数据,生成众包数据库。本文实现了不需要任何人工干预的导航轨迹定量化评估,为大数据背景下室内导航数据库的众包生成和更新提供了一种评估框架。