在非定位系统部署信标的大体量场区环境下，针对基于位置的服务（LBS）的室内定位需求问题，提出了一种基于D-S证据推理理论的无线局域网/惯性测量组件（WiFi/IMU）组合定位算法。该算法首先建立各接入点（AP）单点的信号强度传输模型，并利用卡尔曼滤波对接收到的信号强度指示（RSSI）值进行去噪修正处理；然后通过D-S证据理论对实时采集的WiFi信号强度、偏航角、各轴加速度的多源信息进行融合处理，选取可信度高的指纹区块；最后通过加权 K近邻（WKNN）算法得到终端估算位置。单元场区仿真实验结果显示，最大误差2.36 m，综合平均误差1.27 m，验证了该算法的可行性与有效性；且误差累计概率分布在小于等于典型距离时为88.20%，优于惩罚参数C支持向量回归机（C-SVR）的70.82%和行人航迹推算（PDR）算法的67.85%。进一步地，算法在全场区实际实验中也表现出了良好的环境适用性。