现有的定位技术，无论红外线、超声波、蓝牙、超宽带、WiFi还是地磁场等多种室内定位技术，存在系统成本高或者定位精度差等问题。其中，基于WiFi的定位技术，易受到室内环境的干扰，而且不同的智能手机WiFi模块采集到的WiFi数据存在较大差异；对于基于地磁场的室内定位技术，存在地磁指纹不唯一和在室内场景中，地磁场强的强度差异化很小等问题。　　针对上述问题，本文首先利用智能手机采集WiFi数据，对WiFi信号强度加一分析，充分分析了WiFi信号强度与传播距离、指纹库采样间隔距离等因素之间的关系，以及 WiFi信号彼此间的相关关系等。因此，提出基于平均值的WiFi信号指纹特征提取和改进的K近邻算法，实现了基于WiFi指纹的室内定位。其次，对室内地磁场分布特征加以分析，以及探究了对地磁场造成干扰的因素，并提出利用中值滤波对地磁数据进行预处理，剔除地磁数据中的奇异点，同时利用协方差插值算法，生成地磁地图，增加了数据的丰富度。最后，提出基于粒子滤波的融合方法，将WiFi与地磁场融合实现室内定位。　　WiFi定位的结果，虽然存在误差，但是，存在一个可以接受的误差范围，本文场景下的WiFi定位平均误差为2.23米，赋给粒子滤波的起始位置，融合地磁场强，并且WiFi定位结果作为粒子滤波过程中的一个区域选择，实现最终的融合定位。有效地解决了粒子滤波过程中，初始位置不明，造成的收敛速度慢的问题。最终，在上述算法的研究基础上，在实际室内场景中进行实验仿真，最终定位结果平均误差为0.836米。　　实验结果表明，这些定位算法简单，定位方便，能够选择合适的行走路径，受RSSI参数以及环境的影响较小，定位精度也得到了很大的提高，为WiFi辅助地磁场实现室内定位提供了研究依据。