随着5G移动通信技术的普及,物联网设备在得到充分发展的同时,也对精准的室内位置服务提出了新的要求。为了保持室内定位模型的精度,位置服务提供商需要频繁地向设备用户索取位置数据进行定位模型更新。然而,位置数据与设备用户的行为习惯息息相关。如果设备用户的位置数据在传输的过程中被恶意窃取,这不但会造成设备用户的隐私泄露,也会让设备用户参与位置服务更新的意愿降低。随着边缘计算的发展,联邦学习有希望成为室内定位问题的解决方案。联邦学习作为一种分布式学习的方法,可以联合多个设备客户端进行训练并且保障其数据隐私。但是,由于联邦学习需要各个客户端周期性的上传本地定位模型参数,巨大的通信能量损耗成为了客户端设备的负担。同时,长期的本地模型更新过程也导致了客户端设备的运算能量损耗的问题。除此之外,由于非独立同分布数据的影响,联邦室内定位全局定位模型的定位性能会受到一定的影响。因此,本文对基于联邦学习的WiFi室内定位算法进行研究,本文的工作主要如下:（1）研究了联邦学习框架下的FedAvg算法的技术特点。针对客户端通信和运算的过程,研究了联邦室内定位客户端的能量损耗问题,对影响能量产生的因素进行分析。针对客户端和服务器之间的工作流程,研究了联邦室内定位过程中每个通信回合同步时间不一致的问题,分析了客户端运算时间和通信时间的特点。针对无线指纹数据,研究了联邦室内定位客户端数据的非独立同分布问题,并通过仿真实验分析了客户端本地指纹数据库的异构性对于全局模型定位性能的影响。（2）提出了一种改进的联邦室内定位方法。针对联邦室内定位过程中由上下行链路的通信量带来的客户端通信能量损耗问题,使用了基于分层异步聚合的改进策略。该策略通过对各本地模型的网络层进行异步聚合,减少每次传输的模型参数量。针对联邦学习过程中非独立同分布数据对全局模型定位性能造成影响的问题,使用了基于分层交换训练的改进策略。该策略通过在客户端之间轮流交换深层网络模型进行训练,让深层网络适配更多样的数据分布。最后通过对标准数据库和实测数据的实验表明,所提出的方法在保持定位性能的同时,能有效地提高联邦学习过程中的通信能量效率。（3）提出了一种基于强化学习的联邦室内定位客户端运算资源调节方法。首先分析了通信环境不稳定的条件下,客户端运算能量和同步时间的关系。针对客户端运算能量损耗的问题,使用近端策略优化方法对客户端的CPU频率进行动态调节。最后通过对标准数据库实验表明,所提出的方法可以有效减少联邦室内定位过程中每个通信回合的同步时间和运算能量损耗。