随着移动用户对位置感知服务的需求与日俱增，高精度的定位技术已成为实现位置服务的核心。基于接收信号码功率(RSCP)的位置指纹定位技术作为近年来提出的一种新兴的无线定位技术，以其不需要额外添加硬件设备、受环境影响小等优点而逐渐成为无线定位技术的研究热点。本文对这一技术进行了深入系统的研究。结合项目委托方的技术需求，着重对其算法进行对比分析，筛选出符合数据特征和目标动态特性的最优算法和最优参数，最终保证在基站间距为300-500m的情况下，低速车载运动目标、静止目标的定位精度为:67％概率的定位结果可以达到125m;50％概率的定位结果可以达到100m。　　 本文首先详细阐述了位置指纹定位技术的基本原理和系统框架，给出了蜂窝网位置指纹定位技术方案;接着针对WCDMA网络中真实的RSCP数据进行仿真分析，统计其信号特性;鉴于无线信号的衰落特性，对信号进行平滑处理，并使用多种匹配算法对用户进行定位，筛选出符合数据特征的最优平滑方法和最优匹配方法;最后针对目标的运动状态，结合实际的工程应用，对位置指纹定位跟踪算法进行动态特性数据处理。通过对比定位性能，选择符合数据特征和目标特征的最优定位算法和参数信息，为后期的工程应用作铺垫。取得了以下成果：第一，针对实时接收到的RSCP数据进行了统计特征分析。结果证明，在不同采样节点处接收到的来自同一访问节点的RSCP的分布近似服从正态分布；第二，重点研究了目前常用的几种位置指纹匹配算法，并针对贝叶斯算法进行了改进，给出了EXP算法。在此基础上，对不同匹配算法的定位性能进行了数据处理和对比分析。结果证明，当用户处于静止状态时，EXP算法的定位性能最优;当用户处于低速车载状态时，K阶近邻算法性能最优；第三，针对RSCP数据容易受环境影响而发生剧烈变动的情况，在位置指纹定位系统中加入了平滑处理模块。针对目前常用的滑动窗口平滑法、WCDMA系统信号强度平滑法和Kalman平滑法的性能进行了对比分析。结果证明，WCDMA系统信号强度平滑方法能够较好地提高定位精度；第四，针对目标在机动环境下前后两次定位结果差别较大的情况，在传统的位置指纹定位系统中加入了一种基于目标特征的交互式多模型(IMM)定位跟踪算法。结果证明，该算法能够有效提高对移动目标的定位精度。