位置信息在人们日常生活和工作中的应用越来越广泛。准确、可靠、稳定的室内定位技术在智能感知、安全监管、物流运输等领域中发挥日益重要的作用,是实现精细化管理和基于位置服务的前提和关键。然而受环境因素、障碍物遮挡、传感器热噪声等影响,现有的室内定位在实际应用中仍然有一些亟待解决的关键性问题。(1)基于指纹库匹配的室内定位技术在复杂的室内环境中具有较高的稳定性而受到越来越多的关注。然而如何能够有效降低构建指纹库耗费的大量人力和时间成本,已经成为基于指纹库匹配的定位方法首要解决的问题。(2)在基于无线技术的室内定位中,当被测对象在可视(LOS)和非可视(NLOS)混合的环境中移动时候,接收信号强度的波动会引起大的定位偏差,如何能够有效的对两种不同的环境切换进行辨识和降低定位误差是提高无线定位稳定性的一个关键性问题。(3)在复杂的室内环境中,如何有效的结合无线技术和微机电(MEMS)传感器的优势在低成本、低功耗的基础上实现一种准确、稳定的定位方案一直是定位领域内研究的热点和难题。本论文在室内定位中数据库构建成本、稳定性、定位精度三个关键性问题研究的基础上,采用理论研究、算法仿真与实地验证并重的研究方法,提出了一种融合无线射频识别(RFID)与运动传感器、磁敏传感器的低成本、稳定、准确的室内定位方案,平均定位精度可达1.96米,且定位结果稳定、平滑。主要贡献归纳为以下3点:1)提出了一种特征指纹库的自动构建和更新方法,降低了室内定位中指纹库构建的时间和人力成本。本文提出了一种基于群智感知方法的融合RFID、行人航迹推算(PDR)和磁场匹配(MM)三种技术的指纹库自动构建和更新的方法。实验表明所获得的指纹数据库被证明具有与人工标注的数据库相当的准确度。与人工标定的指纹库相比,算法执行200分钟后,接收信号强度RSS的指纹库的相似性达75%,磁场特征的数据库相似度达90%。2)提出了LOS/NLOS混合环境下定位误差的消减方法,提高了室内定位方法的位置估计的稳定性。本文主要对三个方面进行了改进:惯性测量单元(IMU)辅助的RSS滤波、IMU辅助的LOS/NLOS环境分辨和NLOS误差消减。同时,本文计算了提出方法的克拉美罗下限(CRLB),从理论上证明提出的方法要明显优于仅使用RSS信息进行位置估计的精度。实验结果显示两种不同环境切换识别的可靠性平均达95%,并能够有效的对NLOS引起的误差进行消减。3)提出了一种基于RFID和多传感器融合的室内定位方法,提高了室内定位方法的定位精度。充分的利用了RFID,PDR和MM技术的互补特性,实现了从粗粒度到细粒度的逐步细化的定位方法。本文将室内环境中不同的定位区域形态抽象成走廊模型和局部空间模型。在不同的环境模型中使用相应的定位模型实现准确和有针对性的定位。实验表明,提出的方法的平均误差可达1.96m,比单独RFID指纹定位的方法和磁场匹配的方法分别提高了175%和82.6%。