随着移动智能终端设备的普及、物联网技术的快速发展,位置感知技术在人们生活、工作中扮演着重要角色,成为目前位置服务领域研究的热点,具有广阔的应用场景。由于大部分智能手机设备端都支持WiFi和蓝牙功能,WiFi和蓝牙已分别成为目前使用率最高的室内定位技术之一。WiFi具有低成本、覆盖范围广的优点,蓝牙具有低功耗、定位精度较高的优点,因此研究WiFi、蓝牙和二者融合定位技术具有很大的理论和应用价值。针对WiFi和蓝牙信号在传播过程中易受干扰、且单一定位技术定位精度有限的问题,本文分别提出一种基于WiFi指纹定位和基于蓝牙指纹定位算法,并在此基础上提出一种WiFi/蓝牙融合定位算法,本文研究内容具体如下:(1)设计了一种基于WiFi指纹的AP加权特征距离定位算法。离线指纹库构建阶段,针对WiFi信号不稳定的问题,利用AP选择算法筛选最优AP和均值滤波算法预处理接收的AP信号,并采用一种指纹库构建方法,将AP信号的标准差和信号强度值共同作为参考点指纹特征值存入指纹库。在线算法匹配阶段,针对指纹库构建方法,提出一种基于AP加权特征距离定位算法,通过计算AP的影响能力指标,赋予每个AP权值,通过计算参考点距离和,筛选所需参考点并赋予权值,并结合AP权值和参考点权值,计算位置坐标。对比WKNN(Weighted K Nearest Neighbor,加权K近邻法)算法,定位误差在3m以内的概率从79.6%提升到87.5%。(2)设计了一种基于蓝牙的指纹过滤WKNN定位算法。离线指纹库构建阶段,针对蓝牙信号不稳定的问题,使用3δ准则和高斯滤波算法对蓝牙信号预处理,剔除不稳定和小概率被干扰的信号,将预处理之后的蓝牙信号和参考点坐标共同作为指纹特征值存入指纹库,并使用改进的K-means聚类算法划分指纹库;在线算法匹配阶段,提出一种基于指纹过滤WKNN定位算法,根据在线采集的蓝牙信号,剔除对定位精度无益的参考点,并结合WKNN算法计算位置坐标。对比WKNN算法,定位误差在2m内的概率从63.4%提升到76.6%。(3)设计了一种WiFi/蓝牙融合定位算法,结合两种定位技术的优点,提高定位精度、稳定性。分别使用WiFi和蓝牙技术定位,当WiFi定位技术每输出一次定位结果,蓝牙定位技术输出多次定位结果,并根据空间距离关系筛选蓝牙定位结果,选择对定位精度有益的定位结果,并使用自适应确权算法将两种定位技术最终输出结果在决策层进行融合,输出融合定位位置坐标。对比蓝牙定位技术,定位误差在2m的概率从76.6%提升到87.3%。