随着无线通信的快速发展和普及,室内无线定位作为一项新兴信息服务技术对社会的基础支撑作用日益显著。如何提高定位精度和增加用户新体验是室内无线定位待解决的核心问题。本文主要研究基于RSS的指纹匹配定位算法和室内无线被动定位系统。主要内容包括以下几个方面:1、首先概述了传统室内无线定位技术,总结了基于RSS的室内定位技术在性能、成本和普适性等方面的优势。2、针对移动终端与无线接入点无连接时如何定位问题,提出了一种室内无线被动定位方案,并对其原理和模型进行了详细研究。在室内场景下,结合样本数,样本时间等进行了 RSS数据采集和统计学分析,提出了本系统RSS具体的采样方案,并将采集的RSS数据结合原型聚类算法来滤除离散点。3、针对被动定位系统RSS数据呈现左偏和双峰分布的现象,以先验概率作为欧式距离计算的权重,提出了概率性KNN定位算法并用于被动定位系统。在离线采样阶段和在线测试阶段分别进行了实际环境测试和算法实验,实验证明了所提出的概率性KNN定位算法与确定性定位算法相比具有更高的定位精度。4、设计和实现了一套基于RSS的室内无线被动定位系统。首先设计了系统RSS数据流和组件,通过完整的实验软硬件平台实现了客户端和服务器端的RSS数据实时传输,并且将定位结果展示于图形用户界面中。