随着现代通信技术的迅速发展和用户在社交、精确导航等方面需求的提高，精确位置服务变得日益重要。在场馆引导、物品跟踪、人员监控等领域，都对精确室内定位服务都提出了很大的需求。在现有的定位系统中，GPS能够在室外环境中提供米级的定位精度，但是在室内环境中，由于受到建筑物的遮挡和多径效应的影响，GPS接收机不能捕获足够的卫星进行位置解算，导致GPS接收机的定位性能急剧恶化，甚至无法完成定位。而专用的室内定位系统又存在着成本较高，系统建设工作量大等问题，在大规模推广方面存在着诸多问题。基于以上的需求和现状，室内定位技术的研究逐渐成为一个热点。室内无线定位技术主要依赖于用户接收机对无线信号的测量来实现。常用的无线定位技术有测量信号的到达时间（TOA）、到达角度（AOA）、信号强度（RSSI）等。在当前技术条件下，对于信号的到达时间和到达角度的测量都对硬件有着较高的要求，主流的无线通信设备都能够提供对信号强度进行测量的能力，因此，基于接收信号强度的定位技术得到了广泛的研究，而在这些技术当中，基于模式匹配的无线指纹定位技术由于具有能够适应大多数应用场景，系统建设成本较低等优点，受到了极大的关注，本文的研究重点也集中在无线指纹定位技术上。为了探索不同频率的信号在室内环境中的传播特性，以及应用到定位系统后的性能差别，本文搭建了一个基于Wi-Fi信号和433MHz的FSK信号的双射频定位实验平台，通过这个平台，在室内不同位置对无线信号强度进行了测量，并对其分布特性进行了分析。本文首先对无线信号的RSSI的均值和方差进行了分析，发现了RSSI的方差并不是在所有位置都保持不变，而是与均值之间存在着一定的线性关系。基于这一发现，提出了一种加权指纹距离定位算法（WeightedDistance Fingerprint, WDF），为不同的RSSI测量值赋予不同的权重，使用一个加权指纹距离的计算式来计算指纹向量间的距离，获得了比传统的无线指纹定位算法更好的定位结果。在测量结果中，我们发现FSK信号和Wi-Fi信号的RSSI的均值和方差之间存在着不同的线性关系，因此提出了一种组合使用FSK信号和Wi-Fi信号的定位算法，使用两种信号的归一化加权指纹距离之和来代替单一信号的加权指纹距离，可以减少单一信号RSSI测量误差的影响，实现进一步提高定位精度的目的。对于在室内场景中有多个用户需要定位服务的情况，本文提出了一种基于用户间信息交互的集中式定位算法，用户通过测量基站信号的RSSI和来自其他用户的信号的RSSI，将测量结果反馈给定位服务器，服务器再根据用户测量得到的这些信息对用户之间的距离进行估计，利用MDS算法估计用户间的相对位置，来对无线指纹定位算法的结果进行迭代修正。由于增加了用户间的距离估计，可以有效地对抗由多个用户带来的对无线信号强度测量值的影响，使定位的精度得到了有效的提高。