随着Wi-Fi网络的广泛部署,基于接收信号强度(Received Signal Strength,RSS)的Wi-Fi室内定位受到了学术界和工业界的重点关注。然而,现有的Wi-Fi室内定位方法大多以提高定位精度为目标,却忽略了无线接入点(Access Point,AP)对定位精度的贡献度和因室内环境复杂导致Wi-Fi信号分布的多样性以及RSS测量中存在奇异值的问题,从而导致室内定位系统的鲁棒性较差。基于此,本文提出了一种新颖的联合假设检验的Wi-Fi室内定位方法,主要内容如下:首先,利用修正Jarque-Bera(JB)检验对参考点处的Wi-Fi信号分布进行正态性评估。在离线阶段,利用参考点处的RSS样本计算偏度系数和峰度系数,构造修正JB检验统计量以评估每个参考点处的Wi-Fi信号分布的正态性,从而提高每个参考点信号分布的真实性。其次,基于卡方自动交互检测(Chi-squared Automatic Interaction Detection,CHAID)的属性选择度量方法计算每个AP的贡献度。具体而言,CHAID方法主要通过利用皮尔逊卡方检验描述每个AP的位置分辨率,以此将位置分辨率较高的AP赋予较大的权重。再次,理论推导Mann-Whitney U检验对T检验的渐近相对效率(Asymptotic Relative Efficiency,ARE)。利用渐近相对效率概念说明应用Mann-Whitney U检验和T检验分别在非正态分布和正态分布下选择匹配参考点的有效性,以评估两者假设检验方法的性能优劣,以降低决策判断的失误率,提出混合Mann-Whitney U检验/T检验。最后,通过联合假设检验实现对移动目标的位置估计。在线阶段,根据每个参考点处Wi-Fi信号分布的修正JB检验结果,利用混合Mann-Whitney U检验/T检验构造移动目标对应的匹配参考点集合,并结合CHAID方法得到的AP贡献度,实现对移动目标的精确位置估计。大量实验结果表明,本文所提室内定位方法具有更高的定位精度和更强的系统鲁棒性。