近十年来互联网得到了高速发展，无论在世界范围内还是在我国范围内，网络已经成了我们生活中不可或缺的一部分。现在，网络已不再是简单的信息获取和传递的单纯媒介，它已经成为我们生活服务的主要载体。作为网络的一个重要部分，无线网络以其简洁，方便，可用性高等优点越来越吸引人们的眼球。特别是最近几年，智能手机的普及为无线网络的发展带来了新的机遇，手机客户对应用软件的需求度越来越高。无线网络衍生出的服务也为我们的生活提供了巨大的便利。无线定位技术作为无线网络技术催生出的新型技术产业，当前已经被广泛应用于我们生活的方方面面，该技术以接入点与移动终端建立起的自组网络为载体，以定位算法为核心，能够精确地得到移动终端的位置信息，满足用户的不同需求。当前，该技术已被应用到医疗卫生、物流、社会服务、军事等领域，且成果突出。同样的，我国经济在进入21世纪以来，高速腾飞，城市化不断加快，人们活动重心由室外渐渐向室内转移，室内定位需求大幅提高，如何实现在室内的精确定位，成为当前探究的一个重要方向。这为Wi-Fi技术应用于定位提供了一个机遇，Wi-Fi技术在室内应用有着显而易见的优势，它安装简单，组网快捷，且目前大多数的智能终端都具有无线Wi-Fi功能。与此同时，它也面临着巨大的挑战，Wi-Fi定位最大的问题就是容易受环境因素的影响与干扰。因此，如何在不断优化成本的基础上，提高定位精度，成为Wi-Fi定位技术研究的一个重要方向。本文以此为研究方向，提出了一种基于接收信号强度(RSSI)的融合选择算法(FSA,Fusion and Selection Algorithm)，将两种传统的Wi-Fi定位算法进行融合，并建立选择机制，引入阈值E，以E为分界点选择算法融合方向。通过实验证明，该方法能更好的兼顾物理衰减模型算法和位置指纹算法两者的优点，均衡定位的精度和效率。另一方面，在大数据时代，位置信息的泄露，已经严重影响到用户体验。用户在使用定位服务的时，也许已经成为某些攻击者的目标，攻击者可以利用得到的多个位置数据，通过数据挖掘等技术，轻易的获取用户的隐私信息，如家庭住址，工作单位，健康状况等。这些信息的泄露是用户在使用定位服务之初所未预见的，当前信息泄露问题已经成为阻碍位置服务继续发展的重大因素，已经严重威胁到用户的生活安全，使许多不法分子有了可乘之机。本文对几种常见的隐私保护算法做了研究，并在几种常见的攻击模型下对这几种隐私保护算法对比探究，并在此基础上提出了一种加权的K-匿名隐私保护算法，该算法能有效避免攻击模型针对数据对位置信息的攻击，降低用户在使用定位服务带来的隐私泄露风险。