随着移动互联网的发展,基于位置的服务(LBS)受到了越来越多的关注,导航定位是其关键技术之一。全球卫星导航定位系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)包括美国的GPS、俄罗斯的Glonass、欧洲的Galileo、中国的北斗卫星导航系统等,已经能提供良好的室外导航定位服务。但在室内环境中,建筑物遮挡严重,卫星信号微弱,无法实现卫星定位,加之室内环境复杂多样,信号传播会受到建筑物及移动人员的遮挡,引起信号的衰落、反射、衍射等现象,造成多径现象及非视距误差,因此室内定位还存在许多问题,目前还没有一个能够普适应用的成熟的室内定位系统。所以研究室内导航定位方法具有重要的理论意义和应用价值。本文首先研究提出了一种新的RSSI值处理方法-广义延拓插值室内定位方法。在介绍一些传统的室内定位方法和基于RSSI的测距原理基础上,分析了传统测距方法中大尺度衰减模型的不足,提出了一种新的RSSI值处理方法-广义延拓插值方法。对新方法下的测距精度进行了仿真及实验验证,并与大尺度衰减模型下的测距精度进行了对比,通过ZigBee的定位实验验证了本文所提方法的优越性。其次研究提出了一种室内无源定位方案。本方案采用航位推算算法不断更新当前位置点,由磁罗盘和速度传感器提供载体当前航向角及速度信息,并提出了一种基于误差模型库的差分误差校正方法用于航向角的误差校正。由于室内环境中磁场干扰源较多,建筑中的刚筋结构、强电场等都会对地磁场产生干扰,造成磁罗盘在室内环境中误差较大,无法直接使用。又因为干扰源不确定,使磁罗盘角度偏差没有规律性,传统的误差校正方法难以应用。因此本文采用对待定位区域采样测量的方法,并用广义延拓逼近方法建立误差模型库,通过实时调用误差指纹库中的角度偏差值达到差分校正的目的,大大提高了航位推算的精度。然后研究提出了一种IMU(Inertial Measurement Unit,惯性测量单元)辅助的欠星定位算法。充分利用载体当前运动信息、定位节点伪距信息和地图信息等先验信息,提出一种加权融合算法将多种信息进行融合,弥补了欠星条件下解算方程信息冗余度不够的问题,对各种信息权系数的选取进行了合理的分析。最后对室内环境的车载定位应用进行了研究。车载定位采用导航灯/OBD组合定位的方式。汽车CAN-BUS系统是连接现场设备,面向广播的串行总线系统,其通过OBD数据接口可以实现汽车传感器、控制器、执行器等与电脑端的数据交流。汽车内部传感器提供的航向角、速度等信息相对外部惯性器件更加稳定且不受外部环境干扰,用于导航定位精度高,数据可靠。另一方面测试分析了导航灯基于TOA的测距精度,并从理论推到了导航灯定位精度与其分布HDOP的关系,给出了导航灯定位的选星准则。然后设计了一种加权融合器,给出了导航灯/OBD的组合定位方案,并在多处示范基地进行了室内车载定位应用和演示。