在移动互联网时代，LBS应用已经成为人们生活中必不可少的帮手之一，而用户定位作为LBS应用最基本的问题已成为移动互联网领域的一大研究热点。传统的用户定位主要采用GPS定位系统，该系统具有精度高，使用方便的特点，但GPS系统的高能耗和信号遮蔽问题使得该方案在手机上的应用受到了很大的限制。为了解决这两个问题，研究人员提出了基于基站、WiFi定位的方案，但这种方案的定位精度却远低于GPS定位系统，并且严重依赖基站或WiFi热点等基础设施，使得该方案的应用范围非常有限。本文在前人的研究基础上，充分应用手机所载有的传感器资源，提出了一种基于多传感器融合的节能定位方案，在保证定位精度的同时显著降低了定位系统的能耗。　　基于多传感器融合的节能定位方案的核心思路是通过GPS获取初始位置，然后基于传感器数据来探测用户的运动距离和运动方向，应用Vincentys方程计算用户当前位置，并通过GPS适时修正位置信息。整个定位方案大部分时间只使用传感器进行定位。　　由于手机搭载的传感器精度较低，我们通过阈值处理和移动平均等算法对传感器数据噪声进行了处理。对于用户运动距离的探测，本文在分析用户日常活动的基础上提出了两种不同的运动模式:车载模型、步行模型;对于运动方向的探测，我们通过修正公式对方向传感器的方向数据进行了修正。　　在车载模型中，本文提出了基于运动学公式的距离探测算法，将加速度传感器的数据近似的看做用户的加速度数据，使用牛顿运动公式计算用户移动距离。在步行模型中，本文提出了基于步数和步长计算的运动距离探测算法。对于步数的计算，本文通过对步行状态时手机位置分析，提出了两种不同的步数检测算法;对于步长的计算，本文在分析了大量的用户步行数据之后，提出了一种全新的动态步长经验公式。　　由于车载模式和步行模式距离探测算法不同，并且步行模式中手机所处的不同位置使用的探测算法不同，所以，本文使用基于规则的分类器来判断用户的运动模式和手机的位置，使得定位方案具有自适应能力。　　实验表明，本文提出的定位方案在理想情况下定位精度达到了7米，而本定位方案的平均能耗相比GPS定位系统下降了25％。