移动互联网和移动智能终端的不断发展使得基于位置的服务的需求越来越多,而获取用户的位置信息是实现基于位置服务的基础。由于定位准确度的不足和部署成本较高,当前的定位技术,特别是室内定位技术,还难以满足大规模应用的需要。而基于位置指纹的定位技术,由于部署简单,定位准确度较高称为室内定位领域研究热点。本文借助于低功耗蓝牙4.0这一新的通信技术标准,对而向移动终端的指纹定位技术进行了深入的研究。针对现阶段基于位置指纹的定位技术中的关键环节和不足之处,对定位的离线训练阶段和在线定位阶段设计了一系列优化算法和解决方案。首先,通过移动终端开发的采样器采集大量RSSI数据集,分析了蓝牙4.0在室内环境的分布特征以及影响其传播的关键因素。在该实验的基础上,结合蓝牙4.0本身特征,我们提出了基于可变功率的蓝牙AP特征值提取方案。根据是否利用RSSI实数值构建指纹数据库,我们将当前室内定位算法分为两类,确定型指纹定位算法和相对性指纹定位算法。对于确定型定位算法,我们在传统KNN的定位算法基础,首先进行K-Mean算法进行指纹数据的聚类,然后采用了改进的加权KNN定位算法,提高了算法的实时性和准确性；对于相对性定位算法,我们给出了算法的实现方案,并分析了与确定型定位算法的异同。为了解决RSSI的时间迁移性问题,我们自主设计了蓝牙4.0侦测节点,通过合理的部署,实现了特殊位置节点的指纹数据的动态更新。此外,结合当前基于WiFi的指纹定位技术研究,我们采用了一种WiFi和蓝牙融合的定位解决方案,并对此进行了简要描述。本文的主要贡献在针对蓝牙4.0,提出了一套完整的基于位置指纹的定位算法。第一,根据蓝牙4.0特征,提出一种基于可变功率的特征值提取方案；第二,根据构建指纹数据库方法不同,将定位算法分为确定型定位算法和相对性定位算法两类,并进行了算法优化以及性能分析对比；最后,提出一种RSSI时问迁移性解决方案和WiFi与蓝牙融合定位方案,以供后续研究。