近些年来,无线局域网、无线传感网以及自组织网络等泛在网络技术得到迅猛发展。在这些网络架构下,基于位置信息的诸如智能交通、远程监控、智能家居等智能应用也越来越广。本文针对广泛应用的无线局域网和无线传感网络场景,开展了无线定位新技术的相关理论研究,并开发了一套实用型室内无线定位软件。具体工作如下：在无线局域网场景下,为了解决室内无线接入点数目不足导致的定位精度下降问题,本文提出了一种新的基于压缩感知理论的位置指纹定位技术。为了解决压缩感知在定位应用中所受的有限等距约束,提出了位置指纹空间降噪和滤波的数据预处理算法。仿真和试验证明,相比于现有指纹匹配算法,结合了数据预处理的压缩感知定位算法,有效的减小了系统的平均定位误差。此外,根据对定位均方误差的CRLB分析以及试验性验证,本文提出了一种基于遗传算法的无线接入点布局优化算法,从网络层面提升了位置指纹定位系统的定位性能。在无线局域网场景下,基于前述位置指纹定位技术的研究基础,自主开发了一套适用于大规模室内环境的位置指纹定位软件。该软件借助现有的智能移动终端设备,采集大规模室内环境下的Wi-Fi信号数据作为系统输入,经过若干定位算法模块处理,实时高效地实现了目标点二维位置坐标重现,其平均定位误差达到2.86m的实用水平。此外,结合多种室内实测场景,分析了其实际应用中的若干问题,对系统进行了相应的功能扩展。在无线传感网络场景下,本文提出了2种新的基于凸优化理论的节点定位,即分别适用于小规模网络环境的集中式W-SDP节点定位算法和适用于大规模网络环境的W-SOCP节点定位算法。通过利用测距误差的先验信息,对定位问题的优化目标函数进行了加权优化,并对部分节点引入二跳距离约束。在不明显增加定位计算复杂度的情况下,这2种算法分别较现有的SDP和SOCP节点定位算法,节点定位平局误差有显著降低。