随着无线电通信技术、移动互联网技术的发展以及移动终端设备硬件性能的提升,基于位置的服务(Location Based Service,LBS)正逐渐成为移动互联网时代的一颗新星。随着LBS服务能力的增强,LBS已在诸如医院、机场、商场等大型复杂室内环境中发挥了重要作用。在室内环境中,信号受建筑物遮挡和多径效应的影响,全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)的定位精度受到严重制约,无法满足室内位置服务的需要。因此,如何提供高质量的室内位置服务已经成为当今的研究热点。通过查阅大量文献资料,本文对当前主流室内定位技术的定位原理、技术分类体系和定位方法进行了系统的分析。基于WIFI的室内定位主要利用WIFI信号在传播过程中信号强度随距离改变而衰减的特性进行定位。按照其定位原理主要可以划分为两类:基于信号传播模型的定位和基于位置指纹的定位。本文主要研究基于WIFI位置指纹算法的室内定位。主要研究内容如下:首先,通过理论和实验分析,针对位置指纹室内定位在实际环境中离线建库和在线定位两个阶段WIFI信号采集存在噪声影响的问题,引入双重滤波处理。在离线建库采集WIFI信号时采用四向多次采集,然后对采集到的数据先进行高斯滤波处理,再进行均值滤波处理,有效地减小了噪声的影响,提高了室内定位精度。其次,基于WIFI位置指纹室内定位算法较多,近邻算法由于实现简单、普适性强且不需要考虑参数和诸多的假设问题被广泛应用,但该方法存在定位精度不高,指纹匹配效率低的问题。针对该问题本文提出基于近邻法的改进算法,在加权K近邻方法的基础上提出数据分级的策略。实验结果表明,改进后的算法有效地提高了位置指纹的匹配效率,同时提高了室内定位精度。最后,为验证本文提出策略的有效性,使用JAVA语言开发设计了基于Android平台的WIFI位置指纹室内定位系统原型,该系统主要分为离线建库功能模块和在线定位功能模块。离线建库模块简化了建库的工作,提高了建库的效率;在线定位模块基于本文提出的改进算法设计实现,通过实验验证了本文提出策略的有效性。