近年来,随着无线网络的不断发展和移动智能终端的普遍使用,基于位置服务(location based services,LBS)应用的需求呈现快速增长的趋向。目前,基于位置服务已经快速发展且普及到生活与生产的各个领域,逐渐显示出良好的技术发展前景和巨大的市场应用空间。由于位置信息的巨大需求,定位技术已经与基于位置服务紧密联系在一起,准确及时的定位技术是基于位置服务实现的前提和关键。当前已有的室内定位技术中,大多数技术手段都需要额外的专有硬件设备,这样一来,定位精度及定位区域将受到专有硬件设备覆盖的限制且定位成本较高,不利于基于位置服务的在室内的应用及推广。基于WiFi和接收信号强度的室内定位方法则充分利用了现有无线局域网的基础设施,并不需要额外的专有硬件设备,只需要一定的软件支持,即可实现移动智能终端的定位。而且由于目前WiFi热点在室内的部署广泛而密集,使得基于WiFi网络实现室内定位的技术手段成为现如今主要的定位方式之一。基于WiFi网络的定位方法因其定位成本低、硬件需求低、能满足大多数室内定位应用对于准确率的要求等特点已成为定位技术的优先选择。然而,由于室内接入点的大量安装和越来越多的移动智能终端使得室内无线电传播环境变得恶劣,无线电信号的接收信号强度更为多变和复杂,严重影响了基于位置指纹的室内定位系统的定位精度,基于位置指纹的WiFi定位技术带来了新的研究内容,也给学者们提出了更为艰巨的挑战。本文以基于位置服务的实际应用需求出发,调查和研究了基于位置指纹的WiFi定位技术的相关背景和现如今国内外研究情况,探讨如何进一步有效提高室内定位的准确率和效率等关键问题。具体研究的问题:针对目前主流的位置指纹定位算法进行研究,本文先介绍了几种主要的位置指纹定位算法,然后说明了当前最主流的定位算法——K最近邻法的不足。针对K最近邻法的不足所在,提出了一种改进算法,将待定位目标所在的范围分为若干个区域,然后测距时进行加权处理的方法,以改善K最近邻法的不足。实验表明,改进的区域划分算法相对于传统的K最近邻法定位性能得到一定程度的提升,平均定位误差为1.58米,定位误差在2米内的概率为75.4%,证明了改进算法的可行性。