物联网技术的日渐成熟带动了室内定位技术的蓬勃发展,为人们的工作生活带来便捷。而随着无线局域网络的日益普及,基于WiFi的室内定位技术日益成为室内定位领域的研究热点技术。与此同时,目前室内二维定位的研究已经比较成熟,但随着人们对室内定位技术需求的不断扩展,在许多情景下,如在大型多层地下停车场中,二维定位技术已经很难满足实际中的定位要求。在这样的背景下,本文重点研究了WiFi网络环境下的三维室内定位技术,主要工作如下:(1)在多层楼的建筑中完成了室内三维空间的位置指纹数据库的构建,然后通过多次的尝试和实验对指纹数据库规模压缩方法进行了研究,并给出了基于WiFi指纹数据库的室内三维定位系统离线阶段设置参考点的方法和注意点,在保证平均定位误差和平均高度误差可以满足使用的前提下,可以将指纹数据库的规模减小约81.3%,从而减少离线阶段采集指纹数据所需要的工作量。(2)研究了基于汉克尔矩阵奇异值分解的指纹数据库降噪方法。仿真结果表明,随着参考点汉克尔矩阵保留奇异值数目的减小,待定位点的平均定位误差变化趋势首先是几乎平稳不变,然后在参考点汉克尔矩阵保留奇异值数目减少到总奇异值数目的三分之一左右之后开始急剧增大。在定位结果急剧恶化之前,用降噪后的指纹数据库进行定位的平均误差较未降噪前的平均误差减小约6.6%~8.6%,并将待定位点分为两类,分别采用保留不同个数奇异值的指纹数据库进行定位,在一定程度上改善了定位结果。最后对传统汉克尔矩阵奇异值分解降噪的矩阵恢复阶段中重复计算的问题进行了改进,所需要的计算开销减少约95.8%。本文的工作可以为基于WiFi指纹数据库的室内三维定位系统在离线阶段参考点的设置方法以及基于汉克尔矩阵奇异值分解的指纹数据库降噪方法提供理论和实践支持。