近年来，物联网行业蓬勃发展，其中物品的位置信息正成为诸多研究人员关注的热点和重点。全球定位系统（Global Positioning System，GPS）由于其精确性和快速性成为人们获取物品位置信息的主要技术手段，然而GPS信号很难穿透障碍物，使得在室内使用GPS定位呈现极大困难，促使相应的室内定位技术迅速的发展开来。在室内定位技术中，往往需要对室内无线信道进行建模，现在较为常用的有自由空间模型、衰减因子模型、Chan模型以及对数距离模型等。然而由于室内环境复杂，受到反射、多径效应等因素的影响，任何单一模型并不能很好的匹配所有的室内环境，即使是在某一固定的室内环境中，一种模型往往也无法完全准确的反应室内环境，若室内环境发生改动，则定位结果有可能会很糟糕。本论文针对上述问题，以室内无线指纹的多模型匹配方法为主要研究对象，在深入分析当今室内定位理论和技术原理的基础上，对室内传播模型进行了详尽的讨论和研究，继而提出了一种基于区域划分的室内定位算法。该算法首先利用离线采集阶段的少量数据对当前室内环境进行建模，确定最适合当前环境的室内模型，然后利用变加权迭代最小组合残差算法将定位区域划分为不同的定位区域，不同区域具有不同的信号传播模型参数，同一区域中的信号传播模型参数相同。最后基于该算法，设计并实现了一套基于ZigBee传感器的室内定位系统。该系统使用ZigBee传感器来获取和传输数据，用户端收到相应数据后利用该算法对其进行处理，然后将其位置实时动态的显示在屏幕上。通过仿真验证以及实际环境测试，基于区域划分的室内定位算法能够达到较好的定位精度，具有一定的实用价值。