随着科学技术的发展以及人们生活水平的提升,室内定位导航技术已经成为目前人们生活中不可缺少的一种技术。无线定位技术和航迹推算等都是目前室内定位方向的研究热点。前者实现成本低,但是定位精度和可靠性无法满足需求;后者可以实现高精度的导航,但是需要已知初始位置,且误差会随时间增大。因此人们对于室内定位的需求不能得到满足。本文对融合的室内定位技术进行深入分析后,实现了基于无迹卡尔曼滤波算法(unscented kalman filter,UKF)的WiFi指纹定位和航迹推算融合的室内定位。本文首先完成基于无迹卡尔曼滤波的融合定位模型,接着在该模型的基础上,对模型的预测更新、测量更新以及模型参数三个方面进行误差分析。根据分析结果,本文对预测更新和测量更新数据源的WiFi指纹定位和航迹推算两种算法进行了优化,分别采用卡尔曼滤波、基于方向的指纹库和多阈值峰峰值步态检测解决信号波动、人身遮挡和方向估计误差大等问题。其后根据实际测试中WiFi定位和航迹推算的误差调整融合模型参数。根据以上优化后实现基于客户端和服务端的定位系统,提升了系统的易用性和可拓展性。实际测试中,该定位系统可以实现90%以上的定位点误差在2米以内,累积误差在1.3米内,而且能够保证平均的定位时间间隔在1.3秒以内,能够满足本文在设计时提出的要求。本文基于无迹卡尔曼滤波算法的WiFi和航迹推算融合的室内定位系统实现了设计时的功能,达到了设计的性能指标,对于室内定位系统的设计有一定的工程实用价值。