近年来,基于位置的服务(LBS)在导航、监测、消息推送、购物引导等应用场景中迅速普及,产生了对精确室内定位技术的巨大需求。目前主流的定位方式是卫星定位。但是在室内,卫星信号受到建筑物遮挡而无法使用。基于磁场信息的室内定位技术由于其无需额外定位设施、定位精度较高、相对稳定等优点,逐渐成为研究的热点。由于单个位置的磁场值存在极为有限的特征,为了提高磁场定位精度,需要将行走过程中连续采集的磁场序列作为磁场特征值来提高识别度。这种基于磁场序列匹配的室内定位方法受到越来越多的关注。本文首先设计了一套室内定位系统的性能评估框架,选取了具有代表意义的三类磁场特性不同的典型场景,对现有算法在不同的场景下的性能进行了理论分析和实验仿真验证。我们的分析得到了以下三点结论。第一,通过对匹配过程运算复杂度的分析可知,定位精度对滑动窗口搜索的步进有较大的依赖,随着步进的增大迅速降低。第二,匹配长度在一定范围内增大可以提高定位精度,但是由于测量随机误差的存在,定位精度无法随着匹配长度的提高而无限增大,并且在同一位置磁场匹配长度增大,存在定位结果降低情况。第三,磁场特征选择对定位精度也具有很大影响,特征扩维应用在DTW匹配中可以有效的提高定位精度。在上述对现有方法进行系统性分析的基础上,本文进一步针对现有算法的缺点提出了新的改进。在以下三个方面做了优化。首先,在兼顾运算复杂度和定位精度的同时,提出基于起始点备选序列搜索,具有更高的搜索效率,并且在室内磁场变化幅度比较大的地方具有更高的性能。其次,引入自适应匹配长度,可以提高磁场匹配的定位,降低匹配的运算复杂度。最后,引入邻近位置信息,将匹配轨迹前后位置关联,应用隐马尔科夫模型,对匹配过程大尺度误差进行消除,并分析使用的局限性。仿真与实验结果表明,新的改进方法在磁场稳定的场景下在运算复杂度和定位精度有较好的表现。