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随着物联网技术的快速发展,大量的商业应用均离不开位置服务的支持,人们对定位技术的需求已经逐渐由室外延伸到了室内。由于信号受到建筑物遮挡,以GPS为代表的全球卫星导航系统在室内作用有限,如何实现低成本高精度的室内定位,正在成为国内外研究的热点,但目前还没有形成一种权威、公认的标准方案。智能手机作为当下人们工作生活的必须工具,凭借其自身配备的多传感功能和用户不断扩大的优势,使得基于智能手机的Wi-Fi、地磁和行人航位推算定位技术具备了普适性和大范围推广的条件。Wi-Fi和地磁定位技术依靠室内公共区域广泛布设的无线接入点和建筑物内部的磁场来实现行人定位,具有无需增加基础设施、覆盖范围广、定位精度高、定位误差不随时间累积的优点;基于惯性传感器的行人航位推算具有短时间内定位精度高、自主性强的特点,因此,以这三种技术构建低成本高精度的室内定位方案具有非常大的潜力。本文围绕单系统定位方法的优化创新,到多源融合定位方案的形成,重点对基于智能手机的Wi-Fi、地磁和PDR定位方法和多源融合策略开展研究,并通过多个场景下的实验进行了充分测试验证,主要贡献包括:（1）针对当前室内环境下Wi-Fi样本数量众多,信号在多路径影响下存在无规律波动的问题,提出了一种基于深度神经网络的Wi-Fi位置识别方法。该方法在不需要复杂的聚类筛选前提下,采用堆叠降噪自编码器（SDAE）来捕获波动的Wi-Fi信号的鲁棒特征,在定位阶段通过后验概率和指纹点间的几何关系组合定权求取未知点坐标。此外,结合行人动静态时的定位特性,构建了动态卡尔曼滤波平滑和静态隐马尔科夫优化模型来克服粗差对Wi-Fi定位结果的影响。实验结果验证了基于深度神经网络在位置识别中的可行性。在不同的场景下,基于深度神经网络的Wi-Fi位置识别方法比传统Wi-Fi定位方法更加准确和稳定。（2）在地磁定位中,采用了一种连续路径采集的方法来降低数据采集过程中的劳动消耗,该方法对于Wi-Fi信号的采集同样适用。针对地磁信号特征较少,只使用地磁模值定位误差较大的问题,本文通过旋转变换构建了五维地磁特征来提高地磁匹配的精度。在定位过程中,为了提高地磁定位的效率,将下界函数与多维动态时间规整算法（M-DTW）结合,提出了一种改进的DTW地磁定位方法。每次定位时,提前剔除了不可能最优的匹配序列,在保证定位精度的同时,有效避免了地磁定位计算成本高的缺陷,在不同地磁序列长度下定位时耗降低了23%～72%,在走廊中的定位误差为0.47米,在整个楼层中的定位误差为3.58米。（3）在智能手机MEMS惯性传感器利用方面,根据行人不同运动模式下加速度和陀螺仪数据具有的不同时域统计特征,构建了一种基于极限学习机（ELM）的行人运动模式识别模型,运动模式识别准确率达97.25%。针对行人航位推算中低通滤波会破坏原始波形且无法对波峰进行有效识别的问题,提出了局部阈值简参步频探测的方法,该方法引入了局部信息概念,只需设定波峰阈值和相邻时间差阈值即可对行人的步频峰值进行探测。实验结果表明,在不同行走距离和不同手机使用姿势下,步频探测误差不超过3步。此外,本文还对纯惯导式行人航位推算进行尝试,通过识别加速度数据中的虚拟零速状态来对智能手机惯导解算的航位进行修正,使数分钟就发散至十千米以外的惯导解算结果在零速修正的约束下得到了有效收敛,行人航位推算的轨迹与真实轨迹能够相符。（4）在多源定位信息融合中,提出了一种基于因子图模型的融合定位方法。为解决融合过程中粗差对定位结果的影响,引入了自适应抗差调节机制来实时调节融合系统中的观测信息权重,并利用历史融合位置信息对Madgwick姿态解算中的航向进行实时修正。在Wi-Fi/PDR融合定位测试中,分别使用手持平举、悬垂摆动和电话呼叫三种典型手机使用姿态,融合定位的平均误差小于1.4米,与没有自适应抗差调节的定位结果相比,定位精度提高了29.6%。（5）针对Wi-Fi定位在信号受到干扰时会出现粗差,地磁定位需要满足一定长度的地磁序列、大范围场景容易出现误匹配,以及PDR无法确定起始位置、误差随时间积累的问题,提出了两种Wi-Fi/地磁/PDR多源融合定位方案并做了对比分析,融合中使用自适应因子图模型和质量控制机制。其中,方案1利用Wi-Fi定位结果缩小地磁匹配的范围,降低了地磁误匹配的概率,之后将Wi-Fi/地磁定位结果与PDR进行融合;而方案2则是以地磁/PDR为定位的主要输出,Wi-Fi在初始位置、静止状态和地磁变化不明显的区域提供位置信息作为辅助。与方案1相比,方案2在避免Wi-Fi粗差干扰下,充分发挥了地磁和PDR的定位性能,在复杂的大范围场景下,方案2的定位误差仅为2.33米,与方案1相比定位精度提高了28%。该论文有图105幅,表24个,参考文献205篇。