随着移动互联网时代的发展,人们对实现更高精度无缝定位的需求日益增长,人们对位置服务的需求已经不仅限于室外场景,室内位置服务的要求日渐增多,室内定位技术也因此得到了迅速发展。基于Wi Fi、蓝牙、地磁信号的传统室内定位技术,都存在各自的缺点,比如室内定位误差较大,容易受到外界因素的干扰等。基于超宽带（UWB,Ultra-Wide Band）的室内定位技术,尽管定位精度较高,但硬件设备投入可观且部署难度较大。随着发光二极管（LED,Light Emitting Diode）技术的成熟和发展,在兼顾照明的同时还可以实现位置服务（LBS,Location Based Service）。LED具有光源信号稳定,传输过程中不易受外界干扰的优势。因此,基于可见光的室内定位技术是未来室内定位的发展趋势之一,系统搭建也较为简单。本文对基于可见光传播模型的测距定位及传感器融合进行了深入的研究,主要工作如下:（1）基于外部频率调控的可见光定位系统的搭建:首先使用单片机驱动多个LED光源端,使用稳定的MOS管开关电路实现LED灯以特定频率闪烁,通过光传感器以及智能手机自带的3.5mm音频口进行信号接收,在Android智能手机端利用FFT算法及朗伯模型进行测距估计,然后采用最小二乘算法进行定位估计。在搭建完整的硬件定位平台后,通过信号接收端接收光信号,编写了手机端的实时定位应用程序（APP,Application）,该系统在光照条件下实现平均定位精度小于0.3m。（2）基于多传感器融合的位置估计:通过深入研究基于可见光的室内定位技术发现,可见光的覆盖范围是有限的,本平台还采用了基于加速度峰值检测的计步算法,再结合基于三轴加速度、陀螺仪、磁力计信号的梯度下降算法改进后的航向角估计,进一步利用卡尔曼滤波融合可见光与行人轨迹推算（PDR,Pedestrian Dead Reckoning）数据进行最优的位置估计,实现实时的无缝定位显示。研究结果表明可见光信号可以很好地修正PDR的累积误差,实时定位APP的系统稳定性较好,可进行位置推算并在主界面实时显示。经过实际室内定位场景实验的验证,本文搭建的基于可见光的实时定位系统精度低于0.3m。步行导航推算定位精度为1.95m,基于可见光与步行导航推算的融合定位精度达到了0.89m。