室内定位技术的应用在成本和精度方面一直难以达到平衡,近些年来多模型混合定位是室内无线定位技术发展的一个重要方向。基于对数距离路径损耗模型的室内定位技术利用无线设备的接收信号强度(RSS,Received Signal Strength)进行距离推算,实现目标位置估计。由于获取RSS的无线设备无处不在,其成本和功耗很低,实现简单,但是该方法受到室内多径干扰的影响使得定位精度较低,所以常被用来和其他定位方法进行多模型混合的定位技术研究。当目标在监测区域中遮挡无线链路时,RSS会发生变化,这一现象促使了无线层析成像定位技术成为研究热点。该技术通过对RSS变化量与目标位置进行建模,确定目标的位置,常用的模型包括线性模型和指数模型。本文主要研究基于上述三种模型融合的室内定位技术的定位性能。本文首先介绍室内无线定位的系统结构和评价指标,以及室内定位的一般过程和测量数据的几种校正方法,详细分析基于对数距离路径损耗模型、线性模型和指数模型这三种定位方法的计算过程和系统性能。随后,本文分别采用极大似然估计和粒子滤波对基于多模型混合的目标定位和跟踪进行理论推导和仿真分析,同时提出通过补偿目标的阴影衰落,修正混合定位中的路径损耗模型。通过室内实验,对基于多模型混合的目标定位和跟踪方法进行系统的性能分析和比较,实验结果表明:基于多模型混合的定位和跟踪性能优于基于单一模型的定位和跟踪性能,在修正对数路径损耗模型中,通过补偿目标存在造成的阴影衰落,能够有效地提高定位精度。