針對于目前面向個人使用的手機室內定位精度低、效果差，且成本較高難以拓展的問題，提出了一種利用普通智能手機作為硬件設備，融合Wi-Fi無線信號和圖像數據，通過雙層過濾的方式對用戶進行高精度室內定位的算法。算法分為線下階段和線上階段。在線下階段，對目標場地建立坐標系，在坐標系多個目標位置進行Wi-Fi采樣并建立指紋庫，同時對環境進行拍照取樣并抽取圖像特征。在線上階段，通過實時獲取的Wi-Fi信息進行第一層過濾，以確定當前用戶可能的位置區間；然后，結合提出的一種距離補償算法對用戶手機當前捕獲的圖像進行特征提取，在第一層過濾的基礎上，確定用戶的精準位置。在實際場地進行的實驗表明，相比傳統Wi-Fi及二維圖像定位方法，該算法能夠在探測接入點（ AP）數量較少及室內場景相似的情況下提高室內定位精度，可以應用于一般室內定位應用或結合基于位置的服務（ LBS）應用。

　　室內定位對于室內的商業活動、監控、物流運輸等具有重要意義。隨著基于位置的服務（ Location-Based Service，LBS）的出現，室內定位也更多地用于個人目的（例如：室內導航、基于室內位置的服務、超市導購等），但相比發展成熟的以全球定位系統（ Global Positioning System，GPS）為主的室外定位，室內定位存在幾大問題：1）環境的封閉性、結構復雜性使得室外定位精度無法符合實際應用。2）借助額外硬件設備的室內定位成本高昂，難以推廣使用。3）無線信號干擾嚴重，衰減較大，定位準確性低。手機室內定位由于其使用門檻低、成本低且易于推廣，一直是個人室內定位上的熱點，但出于手機硬件條件和計算平臺的限制較多，精準定位目前還依然是一個難題。目前，學術界在手機室內定位上已經有不少的研究方案。常見的研究方案通過Wi-Fi（ Wireless-Fidelity）信號、藍牙、地磁、慣性傳感器、聲波、圖像分析等方式進行定位。也有不少研究通過進行傳感器融合的方式，將多個傳感器的輸出進行融合，以提升定位性能。這些方法各有利弊，按使用場景不同也各有限制（例如：Wi-Fi信號波動性較大，藍牙難以遠距離定位且額外需搭設發射裝置，慣性傳感器累積誤差較大等）。