近些年,随着WiFi技术在无线网络应用中的普及,室内WiFi定位成了研究的热门课题。一种常用的室内定位方法为基于接收信号强度(Received Signal Strength, RSS)的位置指纹法,该方法可行性强、定位成本低,受到研究人员的广泛关注。位置指纹法虽然能够较好地在室内实现精确定位,但是当指纹数量增多时,定位算法的复杂度也会增大,系统的实时性就比较差,尤其是对目标进行跟踪时,对定位系统的实时性要求会更高,传统定位方法难以满足要求。为此,本文较为深入地探讨了基于接收信号强度的定位和跟踪问题,主要工作如下：首先,在实际环境搭建了实验平台,实际测量了大量的数据,分析了影响室内WiFi定位的关键因素,包括RSS与位置的关系、人对RSS的影响、可检测到的AP数目的变化以及RSS的概率分布情况等,为进一步研究提供了保障；其次,为了降低算法的复杂度,本文采用分层定位的思想,将定位分为粗定位和精定位两步。这一方法中,区域划分很重要,本文提出了一种实际可行的边缘重叠法,并分别采用压缩感知和最小欧几里德距离方法进行区域判定。本文在仿真场景和实际环境中进行了实验,将这种方法与现有的经典的聚类方法(比如,仿射传播聚类)做了比较研究,实验结果表明,采用边缘重叠法能达到更好的定位精度；最后,对跟踪技术进行了研究,主要研究了粒子滤波算法,并将基于边缘重叠法的分层指纹定位技术与现有的loose-coupling PF相结合,实现了对目标的跟踪。分层技术的引入,并没有对定位精度造成很大影响,而且减少了算法的复杂度,提高了系统的实时性。