随着互联网的广泛应用,位置服务逐渐给人们的生活带来极大的便利,使得位置信息成为社会生活中一项不可或缺的基础信息。本文在“面向公众的米级位置服务系统关键技术及应用示范”项目的支撑下,针对室内高精度定位技术现今存在的问题,以小波变换和卡尔曼滤波理论为基础,对非视距误差的抑制和室内融合定位算法进行了较为深入的研究。论文主要包含以下内容:一、针对非视距误差严重影响定位结果的问题,提出了一种指纹过滤的非视距误差补偿方案。首先分析了非视距误差的超量延迟特性,然后在滤波消除非视距误差的基础上,将小波阈值去噪进行改进,提出了一种小波预处理的卡尔曼滤波算法,对测量数据进行小波分析预处理,最大限度的消除实际应用中的卡尔曼滤波建模误差。并将该算法应用于过滤指纹的非视距误差补偿方案,能够消除90%以上的非视距误差,为后续定位奠定了基础。二、针对TDOA定位算法中的定位模糊、鲁棒性不足等问题,提出了一种基于TDOA/RSSI的动态加权室内融合定位算法。首先研究了当前环境下的RSSI测距模型,并提出加权最小二乘的思想,对传统RSSI定位算法进行改进。然后通过RSSI定位提供初始位置,来解决泰勒级数展开法求解TDOA定位方程导致结果发散的问题。最终设计了加权融合定位的整体方案和流程,通过两层数据融合提高整个定位系统的定位成功率和定位精度,定位成功率提高了 16.5%,定位精度提高了 14.3%。三、设计并实现了智能定位终端,以完成对上述研究的非视距误差补偿方案和室内融合定位方案的验证。首先设计了智能终端的整体系统架构,并从硬件方面和软件方面完成了系统的搭建。最后将该智能定位终端在实际工程中得以应用,验证了本文所研究的两种方案的性能,展示了米级的室内定位效果。