智能手机和移动互联网的发展使得基于位置的服务极大地便利了人们的日常生活,室外环境下全球定位系统(Global Position System,GPS)可以获得较高的定位精度,但建筑物的遮挡使得其无法应用于室内,高精度、可推广的室内定位技术仍然处在研究阶段。基于无线信号的室内定位技术依赖于外部信号,易受环境影响产生波动;基于智能手机的惯性导航技术短时间内可提供较稳定的定位结果,但误差随时间累积产生严重漂移。本文研究WiFi指纹和行人航迹推算(Pedestrian Dead Reckoning,PDR)融合的室内定位技术,分别对WiFi指纹定位、PDR技术、及融合算法三个方面进行研究。针对WiFi指纹定位信号不稳定的问题,提出一种离线阶段指纹数据库构建方法,将接入点(Access Point,AP)的稳定性与其信号强度共同作为指纹特征,在此基础上提出相应的离线预处理和AP选择算法。在线匹配阶段以经典K近邻算法作为算法原型,综合考虑AP强度和稳定性对定位的影响,提出基于AP加权的特征距离计算法,并基于欧式距离和物理距离加权估算待测位置坐标。对比K近邻算法,本文算法将定位误差3m内的概率从55.80%提高至83.49%。PDR部分,基于峰值检测法,对波峰波谷均加以阈值判断和时间窗口判断,以避免行走时设备抖动引起伪波峰干扰;航向检测部分提出一种互补融合求解航向角的算法,利用陀螺仪短期内灵敏高精度的特性和电子罗盘长期稳定的性质,对电子罗盘航向角进行滤波平滑处理后,矫正陀螺仪产生的角度漂移。对算法经编程实现后结合具体实验,本文PDR模块定位轨迹基本可以反映真实行走轨迹。为充分利用两种技术的优势互补,使用扩展卡尔曼滤波融合WiFi指纹模块与PDR模块实现融合室内定位,对于多源信息融合频率不匹配的问题进行时间配准处理,通过实验验证融合定位系统的效果,本文定位误差在1.5m以内概率为80%,定位轨迹基本与真实轨迹吻合,具有较好的定位效果。