随着人类活动的进程一体化，人们对于时间和空间位置信息的需求量越来越大。例如紧急救援，车辆的导航、跟踪、定位，机场等公共场所寻找走失了的人等。移动通信系统定位、导航功能的重要性是有目共睹的。本文试图提出一种精度良好、对外部因素依赖性低，覆盖面广、鲁棒性强、环境适应能力强，应用范围广，能耗在可接受范围之内的端到端社交网络移动定位导航算法。本文所要解决的问题是导航手机用户到目标用户周边，实现端到端导航。算法应用背景如下：在图书馆、商贸中心等人流量较大的公共场所想找一个人通常很困难。即使已知对方位置，在不了解路由信息情况下仍难以定位到目标位置。民意调查结果显示，少部分人认为地图和楼层指示可以作为上述场景的解决办法之一，但仍担心没有地图和楼层指示时的尴尬；80%的人认为最佳解决方案是端到端的导航服务。本文设计了基于CrowdSourcing的智能手机移动定位导航算法。该算法涉及客户端和服务器端两部分。在服务维护阶段，客户端定期收集信息并将用户路段信息、与其他用户即时相遇信息上传。云端服务器将信息整合计算，并利用各阶段具体算法，绘制全局路由图，从图中可提取任意两用户间最佳路由。在服务运行阶段，客户端向云端服务器发送导航请求，服务器将提取最佳路由信息，并以指令序列的形式发送到请求方手机。用户在路由导航序列引导下，到达目标用户附近。当用户不能识别目标时，客户端采集指纹并上传至服务器，服务器借助视觉识别算法，锁定最佳匹配目标，客户端标示出匹配结果。该算法同样适用于室内环境，且实现了室内三维定位。基于CrowdSourcing的移动定位导航算法仅需要在任意位置固定一音频信号发射器，用以构建坐标系。除此以外，该算法不依赖GPS，WiFi，或者War-driving，对外部因素依赖性低。用户仅需跟随手机指示走下去便可找到目标用户。实验结果证明算法定位精度为8米。