随着移动通信和互联网技术的快速发展，基于位置的服务(Location-basedServices, LBS)在医疗健康、物流、娱乐业等诸多领域得到了广泛应用并成为当前信息技术领域的研究热点。在LBS中，如何高效、低成本的获取移动用户的位置信息是亟需解决的关键问题。在室外环境中，利用全球定位技术(Global PositioningSystem，GPS)可以得到非常准确的定位信息。然而，在室内环境中GPS无法使用。现有的室内定位方法存在着诸多不足。此外，现有的诸多室内定位方法需要在用户身上绑定传感器，这限制了系统的实用性，增加了用户负担。因此，为了在室内环境中为用户提供更可靠更实用的服务，克服现有室内定位方法的诸多不足，本文在综合分析现有的热门室内定位方法基础上，按照将智能移动终端与室内定位相结合的思想，提出了基于行人航位推算和Wi-Fi无线信号辅助校正定位的行人室内定位方法，并重点研究了以下几个方面：首先，研究了行人步数检测算法。通过分析人体行走的行为特点，提出了利用加速度信号进行步数识别的算法。通过对三轴加速度传感器采集到的行走时的数据进行滤波处理和特征提取，建立了人体计步模型，基于局部方差分析处理方法实现了步数检测。其次，基于智能手机内嵌的低成本传感器的航位推算方法研究。智能终端内嵌的传感器无法满足传统航位推算定位机制的精度要求，若依然采用传统的通过对加速度进行二次积分的方法计算位移，会导致误差随时间快速积累。本文针对这一问题，设计了利用加速度信号检测行人行走时的步数，采用常量模型估计步长和利用方向传感器获得行走航向信息进而进行航位推算的方法。并对该方法中包含的核心问题：步数检测、步长计算、航向判断进行了重点研究。再次，提出了基于Wi-Fi无线信号的稀疏校正方法。利用传感器实现行人航位推算存在的累积误差，需要对其进行校正。本文针对基于Wi-Fi绝对位置定位需要部署大量热点问题，指出了稀疏校正的合理性，提出了基于概率融合的稀疏校正方法。本文对接收信号强度与行人距离之间的关系进行了分析，确定了适合实验环境的损耗模型参数。最后，通过实验对提出的行人室内定位方法的可行性和有效性进行了验证，并对实验结果进行了对比分析。