随着通信技术的成熟与发展,人们对无线定位的需求与日俱增.为用户提供无线定位,如(GPS、GSM定位,在户外运动、汽车导航等方面已经得到了广泛的运用.但在室内,GPS、GSM定位的性能差强人意.故而室内定位作为定位技术的研究热点,越来越受到人们的关注.室内无线信道环境复杂,衰落现象严重,多径效应和反射现象明显,信号微弱.这些特点,使得室内无线定位技术有着不同于普通定位系统的鲜明特点.因此,定位难度较大,目前常用的方法是在室内搭建小范围内的定位网络.文章首先介绍了室内无线定位技术的研究背景及意义、研究现状；其次描述并比较了RSSI、TOA、TDOA、AOA这4种测量方法及现阶段研究热点；重点研究基于RSSI的定位算法进行仿真,并比较其优缺点.并将该算法应用于室内无线定位设计中,实验证明：该算法能够明显减少训练次数,提高精度,其泛化性能也优于传统的对传网络算法.主要做了如下的研究工作：(1)针对非视距(NLOS)环境中接收的信号强度值(RSSI)具有较大的误差,从而造成定位精度不高的问题上进行分析.(2)基于RSSI数据来源特点,文中重点在算法中,将对传网络分两部分进行改进：a.将问题粗略分类后有代表性地选取进入输入层,以致尽可能地激活更多神经元；b.用粒子群优化算法作用到竞争层充分利用各个神经元,进行迭代更新得到最优解,替代了传统对传网络算法中全胜竞争机制,使得改进后的算法具有不易陷入局部最优,提高了训练时收敛速度,避免竞争层获胜神经元的选取随意性等特点.(3)提出了一种改进方法,进一步获得了更高的定位精度.对非视距环境中接收的信号强度值在精度不高的情况下进行预处理和预测,再用最大似然估计进行求解,得出该方法获得良好的定位结果.