随着现代通信技术的提高,精确定位服务变得越来越重要。然而,在室外定位上,全球定位系统能够提供精确到米级的服务,但是在室内定位上,由于障碍物遮挡和多径效应的影响,导致全球定位系统定位在室内无法完成定位,或发生定位偏移。同时,专用的室内定位技术设备费用昂贵,且前期部署成本过高,不适合大规模应用。目前,常采用基于Wi-Fi指纹的室内定位技术处理复杂的室内定位问题,然而构建离线无线电地图非常耗时,并且接入点位置和环境的动态变化影响了定位准确性。在采集用户轨迹时由于漂移产生的异常点产生的无效数据干扰,无法对指纹图的数据有效性进行保障。针对上述问题,本文所做研究如下:(1)研究了室内定位基本技术,实验分析了多用户和AP不同分布对定位精度的影响。对用户协同定位技术做详细的分析,并指出,半监督模式下的用户协同室内定位方法节省大量的劳动力和时间下具有更高的定位精度。用户参与定位的分布密度与AP点分布密度都会对定位产生影响,因此也研究了各情况下的定位误差。基于信号衰减影响,研究RSS的衰减公式及边缘信号计算公式。(2)提出了基于多用户协同的室内定位算法。这种方法可以通过迭代计算用户和AP之间的距离转换为空间坐标纠正指纹图原有的AP数据来提高Radio Map的定位精度。建立了基于多用户协作的客户端辅助算法定位系统模型。实验证明该室内定位算法有效的提升了室内定位精度。(3)基于用户习惯的定位漂移校正方法,通过降低计算复杂度和解决“数据漂移”问题来提高定位效率。根据用户行走轨迹的连续性,滤除漂移点。最后结合扩展型卡尔曼滤波方法去除噪点,使定位轨迹更加接近真实。最后,实验结果表明,多用户协同方法下的多用户协同算法能够在可接受的时间成本下提高了定位精度,通过基于扩展卡尔曼滤波算法的定位漂移修正方法滤除噪点后轨迹趋近于理想。通过多用户协同方法构建的Radio Map是可以自动化更新的,具有鲁棒性,且随时间推移逐渐完善。