基于Wi-Fi(Wireless Fidelity)的位置指纹定位技术优势很多,比如简单方便而且精度也十分理想。尤其是硬件方面Wi-Fi设备已经得到广泛应用,因此成为本文研究的出发点。本文依托北京综合交通一体化出行服务关键技术研究与应用示范项目(子课题:重点区域行人导引信息服务技术研究与示范应用),研究交通枢纽中定位技术的设计和实现,其中主要对交通枢纽中的位置指纹定位技术进行设计和改进。首先,本文对当前的位置指纹定位技术进行了较为系统的研究,在模式匹配上对各种相似度(欧式距离、余弦相似度、杰卡德相似系数、皮尔逊相关系数等)进行了技术对比,选择了皮尔逊相关系数和欧式距离相结合的算法。利用Wi-Fi信号强度形成指纹相关性,设计了一种基于PWNN(Nearest Neighbors based on Pearson correlation coefficient and Distance-weighted)模式匹配的位置指纹定位算法,在局部区域测试中不仅提升了定位精度,而且有效解决定位效率的问题,与其他传统的定位算法例如WKNN(Weighted K-nearest Neighbor)相比较,整体定位误差降低了近30%。其次,为了解决运动状态下定位跟踪的问题,对比分析了不同滤波技术(高斯滤波、粒子滤波、卡尔曼滤波),选择对粒子滤波进行改进。通过融合终端传感器信息,利用改进的粒子滤波器PF(Particle Filter)对位置进行跟踪,并结合指纹模式匹配算法进行切换式定位。通过实际测试表明该算法可以排除定位逻辑错误,降低定位误差,提高定位算法的可行性。最后,基于PWNN和改进粒子滤波算法,本文研究并实现了PWNN-PF室内定位跟踪系统,尤其是详细阐述了客户端和服务端各模块的设计和实现。并通过大量的实验表明,该定位系统有效降低了定位误差,尤其在终端运动状态下可以达到跟踪定位的效果,进一步提高定位实用性。