近年来随着移动互联网技术与智能手机的飞速发展,基于位置的服务(Location-Based Service,LBS)吸引了越来越多的关注。在室外环境下,诸如全球定位系统系统(Global Position System,GPS)和北斗卫星导航系统(Beidou Navigation System,BDS)等卫星定位技术已经有能力提供较为稳定的定位服务。然而,在室内环境中,由于很难穿透建筑物,还有多径传输等问题,卫星定位系统无法提供可靠的服务。随着当今室内规模的日益扩大以及室内环境布置的日益复杂化,室内定位服务已经成为一项热门需求,因而室内定位技术也随之成为导航领域的一个热门研究方向。由于成本低、易于部署等优势,Wi-Fi室内定位技术已成为最广泛使用的室内定位方案。传统Wi-Fi室内定位系统由完成指纹库生成的离线阶段和实时定位的在线阶段构成。在传统Wi-Fi定位系统中,离线阶段需要消耗极大的人力成本并对采集者做出了诸多限制,这严重限制了Wi-Fi定位系统的推广应用。为了克服这些问题,本文提出了一种基于众包数据与地图限制的指纹库生成方法。在这种方法中,我们利用了来源广泛并且数量充足的众包数据作为数据源,并利用基于室内地图限制的行人航位推算(Pedestrian Dead Reckoning,PDR)确认采集Wi-Fi信号的对应位置,形成了一种在众包数据条件下非监督的指纹库生成方法,从而极大地降低了人力成本以及对采集者素质的要求。大多数关于Wi-Fi室内定位技术的研究集中在指纹库的生成技术与实时定位算法,关于指纹库更新技术的研究相对较少。实际上,在Wi-Fi定位系统中,指纹库的更新是非常有必要的。指纹库生成阶段引入的误差以及Wi-Fi信号环境的变化都会对定位系统产生一定的影响;另外,如果Wi-Fi指纹库维持静态或者得不到准确及时的更新维护,也会给定位系统的精度带来很大的影响。为了解决这一问题,本文提出了两种指纹库更新方法,即基于指纹相似性的指纹库更新方法以及基于指纹可靠性模型的指纹库更新方法。实际测试结果表明,这两种方法的应用能够很大程度地减少指纹库建立过程中误差的引入,并且在面对Wi-Fi环境的变化时,指纹库能够及时地自动更新,有效减少因外界环境变化造成的定位精度的损失。