随着室外定位技术逐渐成熟,人们渐渐地将目光转移到了室内。基于WiFi的室内定位技术以覆盖范围广,信息传输速度快,实现成本低等优势而成为人们关注的焦点。由于室内环境错综复杂,利用Wi Fi技术的RSSI(Received Signal Strength Indicator)进行测距实现精确定位,其应用因精度不高而受到了限制。为此本课题从RSSI预处理、测距估计、目标定位这三方面开展研究。在RSSI预处理阶段,对测试点接收到的具有大幅度波动的RSSI数据进行奇异值处理,然后再对其进行高斯滤波,有效减小RSSI的波动范围。在测距估计阶段,针对常见的3种室内路径衰减模型,根据模型性能评价指标,利用EM算法估计出适用于当前走廊环境的最优模型,并对模型中的参数进行实时估计,从而完成测距估计。在目标定位阶段,将总体最小二乘法与三边测量法相结合,提出了自适应选择定位算法,在定位中做到扬长避短,同时对误差较大的定位结果讨论了修正的方法。在实际走廊环境中,根据RSSI预处理、测距估计和目标定位这3个阶段所研究的方法,用C#实现了Wi Fi测距定位测试系统,在线验证了本文提出的定位算法有较高的精度。