随着现代通信技术的不断发展、智能手机等便携式终端的不断普及,人们对于基于位置的服务需求越来越强烈,特别是在室内场所中,利用位置服务获取所需要的信息,已经成为人们生活中不可缺少的一部分。在室内环境中,利用GPS等成熟的室外定位技术,定位精度达不到人们的预期,因此,越来越多的人开始将目光投向其他的定位技术。近年来,随着基于IEEE 802.11的WLAN技术在世界范围内普及,也给室内定位的发展提供了新的方向。RSS指纹算法是人们最为熟悉的室内定位算法。RSS指纹定位法就是先建立与物理位置相映射的指纹信息库,再通过匹配实时RSS向量,获取位置信息。本文首先介绍室内定位的起源、发展以及国内外研究动态,接着介绍常用的定位技术,然后重点介绍基于WLAN技术的经典定位算法以及本文根据研究所提出的改进算法。复杂的室内环境会使RSS出现不稳定和不确定性,从而导致RSS与实际位置出现“多对多”的情况,这给定位带来巨大的困难。因此,在进行定位之前,应该将这些RSS干扰值从RSS向量中剔除,针对此点,本文通过对D-RSS分布规律的分析,首次提出了RSS典型性的概念,并且提出了基于RSS典型性判定的室内定位算法,再根据RSS典型性与有效的相似样本点之间的关系,提出RSS典型性的辨别方法以及与典型性相关的动态K值。当获取到合理的RSS值后,就需要由相似样本点获取实际位置,本文通过对定位节点RSS特性分析,在加权KNN的基础上,提出了一种能随着定位场景不同而进行相适应变化的可变权值定位算法,该算法与“定位点的位置与跟它距离越近的关系越密切”的实际情况相吻合。通过实验验证,这两种改进型定位算法不仅能大幅提高定位精度,而且还具备一定的环境适应能力,能随着环境因子的变化做出自适应的改变。