中国移动通信技术的显著进步使得基于无线定位的位置服务（LBS）有了更大的发展空间。相较于GPS等卫星定位系统,基于无线网络的终端无线定位具有成本低、方便快捷的优势,并且在紧急救助、网络优化等领域以及疫情防控方面都有着突出的表现。本文主要研究基于指纹库和无线测量报告（MR）的室外用户定位问题,并设计开发出一个用户定位系统。具体地,本文针对指纹库定位中离线阶段指纹库的快速高效建立和在线阶段更加合理准确的匹配算法展开了深入研究。本文的主要研究工作分为以下三个部分:1、提出基于改进的泛克里金（UK）插值室外指纹库构建方法。本文对传统的克里金插值算法中的拟合函数模型进行了改进,使整个泛克里金算法更精准且鲁棒性更好。通过仿真模拟少量路测点采集到的参考信号接收强度（RSRP）和基站的位置工参等信息,使用其他插值算法和所提出的基于改进的泛克里金插值法分别构建出完整的室外指纹库,并比较了各算法的性能。仿真结果表明,本文提出的算法提高了整个指纹数据库的准确性,同时减少了人力物力的消耗。2、在线阶段使用改进的加权K近邻方法进行匹配。本论文分析了 RSRP相似度与位置距离之间的关系,提出了一种基于RSRP相似度与空间位置的加权K近邻算法。该算法通过充分利用参考点（RP）之间的位置距离和加权欧氏距离（WED）来获得近似位置距离（APD）,通过基于近似位置距离的加权K近邻算法（APD-WKNN）来估计用户的位置。此外,本文比较了常用的匹配算法和APD-WKNN算法的定位性能。仿真结果表明,本文所提出的算法匹配准确性更高。3、完成基于指纹库和无线测量报告的用户定位系统。该系统通过基站侧采集的MR数据和改进的指纹库定位算法建立室外用户定位平台。本系统的流程主要分为三个步骤,一是通过MR数据及信令数据对用户信息进行关联;二是离线阶段通过少量实地测量的数据完成指纹库的建立;三是在线阶段通过输入的MR数据关联到用户后在指纹库中进行匹配,从而完成对用户的定位。本系统可实现多数用户定位误差小于等于50米,并能通过卡尔曼滤波完成用户轨迹的刻画。