随着科学技术的快速发展,无线通信技术日渐成熟,人们对基于位置的服务(Location Based Service,LBS)要求越来越高,个人定位技术的发展成为重点。室外定位通常使用GPS或者北斗系统等技术,经过多年的发展,室外定位技术已经成熟,在室内由于环境复杂和墙壁的遮挡,并不能很好的接收卫星信号,因此对室内定位技术的研究成为当今研究的热点。本文研究的基于WiFi的室内指纹匹配定位技术则是室内定位技术中使用最为广泛的技术之一。首先,本文阐述了室内WiFi定位技术的研究背景和国内外现状,说明了当前研究室内WiFi定位技术的现实意义和重要性。进而,分析了现有的室内WiFi定位算法,如K近邻、加权KNN算法等。由于室内复杂的环境和人员的走动等因素,WiFi信号在室内传播过程中会出现不规律的衰减,同时由于障碍物的阻挡出现了多径效应等问题,这些因素都会对定位结果的精度产生不同程度的影响。为了增加定位精度,针对上述的影响因素,本文提出了WRKNN改进算法。针对WiFi信号的波动问题采用均值的方法,通过取多次测量的平均值减小信号波动对定位带来的影响。在计算距离时采用加权的方法增大贡献大的距离的权值,增加定位精度。在匹配过程中,采用动态k值和排序删减的改进措施,减小距离较远的参考点带来的影响,同时可以降低匹配时所需的数据的数量,不仅增加了定位精度,同时降低了系统运行的时间,提高了定位效率。通过对传统的定位技术的学习,了解到传统的WiFi定位技术是采用客户端/服务器的架构,客户端与服务器的数据传输会耗费大量的时间,并且硬件成本较高,而搭载Android系统的手机现已普及,因此采用Android平台作为开发环境,将客户端和服务器集成在一起,不仅降低了成本,还降低了定位所需的时间。最后,通过代码的编写完成了定位系统的设计。经实验测试,系统定位所得结果的误差基本在2.5m以内,相比传统定位算法精度提高了37.5%,能够满足室内定位的需求。