基于无线传感器的无源被动式定位技术因无须目标穿戴设备,保护用户隐私等优点而备受关注。目前此类技术大多通过部署单层链路结构去定位目标位置,但无法有效地识别该位置目标的姿态特征,这在老人看护的过程中,显然无法及时确定老人跌倒位置导致影响救援。而跌倒检测技术大多需要穿戴硬件设备,具有一定限制,实用性差。本文结合相关理论,围绕“目标定位”和“姿态识别”展开,提出一种室内环境下基于无线传感器的人体姿态被动识别与定位技术,通过建立多层链路联合识别模型,能够准确有效地识别目标位置与对应姿态信息,具有一定应用价值。论文的主要工作如下：(1)基于状态切换的数据采集技术研究,能有效地分割不同姿态对应的原始数据流,提高数据集的精准性。对数据采集过程中出现丢包问题,本文提出一种基于滑动窗口的数据预处理解决方案,可对原始丢包数据进行填充处理,提高数据的实时利用率。(2)提出一种基于多层链路的人体行为识别模型,并对该模型展开实验分析。为验证模型的适用性,本文在真实的室内环境中展开实验,并使用多种多分类器进行对比分析,实验表明本文提出的模型能够有效地检测环境正常、人体站立、走动和静躺这四种简单行为。(3)进一步提出一种复杂环境下人体多姿态被动定位技术,该技术基于位置姿态指纹识别方法展开。本文对室内人体站立、静躺两种位置姿态展开研究,分别在三种不同类型的室内环境展开实验来验证方法的鲁棒性,同时还对人体多姿态行为追踪进行分析。实验结果表明,本文提出的方法在三种环境中的平均识别精度达到91.91%。