近年来,随着智能设备的发展,一系列与位置信息有关的应用日益受到人们的关注与重视,全球定位系统(GPS)在室外定位中得到了成功应用,而在复杂的室内环境中获得位置信息成为了人们日常生活中的迫切需求,然而由于无线信号在室内环境中复杂的传播特性,现有的在室外环境中得到广泛应用的定位技术无法满足室内中的应用要求,从而促使大量学者对无线定位技术在室内环境的应用进行了大量的研究,室内定位相关技术因此得到了迅速的发展。许多基于位置的服务例如资产管理、人员定位、信息推送等相继被开发出来。相比于室外环境,室内环境情况更为复杂,无线信号受到非视距、反射、多径等多种因素的影响,使现有的室内定位系统很难满足高精度、低成本的要求。目前,紫蜂(Zigbee)技术由于其低功耗、低成本、短时延、高容量、高安全性等优点,已成为室内定位系统中的研究热点。本文采用Zigbee无线传感器网络,并研究了卡尔曼滤波算法在Zigbee室内定位跟踪系统上的应用。本文通过在实际室内环境中部署Zigbee节点,采集接收信号强度数据,通过建模获得室内无线信号的传播特性,实验表明,信号强度信息在同一位置不同时刻存在很大的波动性,于是使用了扩展卡尔曼滤波算法解决观测模型中较大的观测误差。由于本文只采用信号强度信息,许多与信道状态和信号特征有关的信息没有得到充分利用,考虑到空间结构关系,本文提出采用两个移动节点(或更多)相互构成阵列,避免了只有单一节点时所能利用的信息较少的弱点,利用一个移动节点的信息来辅助另外一个节点进行定位,通过扩展卡尔曼滤波进行信息融合从而获得更高的定位精度,通过与其他位置跟踪方法的比较验证了提出方案的有效性。通过计算机仿真与实际物理平台测试,本文提出的节点辅助方案可以在一定程度上提高位置跟踪精度,具有一定的理论参考作用与实际应用价值。