随着WLAN的快速部署和移动智能终端的广泛普及,人们对基于位置服务(Location Based Services,LBS)的需求越来越高。在室内定位领域中,基于接收信号强度(Received Signal Strength,RSS)的Wi-Fi指纹定位技术具有低成本、低功耗、易于实现等优点,成为室内定位的研究热点。然而,构建Wi-Fi指纹地图将耗费大量的时间、人力成本,因而限制Wi-Fi指纹定位技术的进一步发展。近几年提出的众包模式,使得Wi-Fi指纹地图的构建变得简单易行,节省了可观的时间与人力成本。本文对基于众包模式的Wi-Fi指纹定位技术中的接入点(Access Point,AP)选择,以及如何构建轻量级的Wi-Fi指纹地图进行深入研究。主要工作如下:(1)针对定位区域内数量众多的APs,本文通过分析AP信号特征和现有的AP选择算法,提出了基于区域性的稳定AP(Stable AP Based On Regional,SAP-R)选择算法,该算法综合考虑了AP信号的区域性、稳定性以及出现频率,以选出定位区域中可靠的AP子集。(2)在构建Wi-Fi指纹地图中,针对来自Wi-Fi RSS序列中的Wi-Fi指纹是否匹配问题,本文基于APs秩次和改进的欧式距离方法,提出了系数加权算法(Coefficient Weighting,CW),该算法能较为准确地判断不同序列中的Wi-Fi RSS指纹是否来自相同或相近位置。(3)在构建Wi-Fi指纹地图中,为解决Wi-Fi RSS序列合并问题,本文首先根据Wi-Fi RSS序列构建打分矩阵,采用系数加权法判断不同序列中的Wi-Fi指纹是否匹配,并根据匹配结果计算矩阵中的元素值;然后对打分矩阵进行回溯,根据回溯结果合并且均值化位置相同的子序列。该方法构建的Wi-Fi指纹地图不仅能提高定位精度,还能在降低数据冗余的同时实现地图更新。最后,本文部署两个不同的实测场景完成整个室内定位过程的实验测试。实验结果显示:在选取AP子集的基础上,本文提出的方法可以减少由众包引起的冗余数据,支持地图更新。