Locatietracking in binnen- en buitenomgevingen is van groot belang geweest in de afgelopen decennia en wordt nog steeds belangrijker. De grootste uitdagingen voor de verdere ontwikkeling en acceptatie van lokalisatiesystemen zijn problemen die verband houden met de privacy, up-to-date kaarten en de betrouwbaarheid, nauwkeurigheid en kosten van lokalisatiesystemen. Het werk in dit proefschrift gaat over het verbeteren van lokalisatiesystemen op basis van het Viterbi principe. Dit dynamisch programmeeralgoritme wordt gebruikt in de context van hidden Markov modellen om de meest waarschijnlijke sequentie van verborgen toestanden te bepalen op basis van waarneembare observaties. Om deze techniek toe te passen voor lokalisatie, worden de toestanden geïnterpreteerd als echte locaties op een grondplan en komt dit principe neer op het bepalen van de meest waarschijnlijke sequentie van posities. Het eerste deel van dit proefschrift gaat over lokalisatie in binnenomgevingen met een focus op signaalsterkte gebaseerde systemen, invloed van het menselijk lichaam en optimalisatie van modelgebaseerde fingerprintkaarten. Het tweede deel van dit proefschrift richt zich op het mappen van GPS-data op een wegennetwerk met ondersteuning voor rijstrookdetectie en op lokalisatie in buitenomgevingen op basis van mobiele netwerken.