随着第三次科技革命的到来,信息技术得到了迅猛的发展。定位技术更加渗入到我们生活的方方面面,如将GPS,北斗等应用在无人驾驶汽车,野外出行等上面。它们不仅能够保证我们日常生活的安全性,也能提高我们的工作效率。这些都属于室外定位技术。但随着社会发展的需要,中国各种基建设施的不断加强,城市化进程道路的加快,各式各样的大楼和各种大型高架桥不断涌现。室内定位技术尤其是楼层鉴别方面使用的越来越多。它不仅能够指引人在大型商场里购物也可以在火灾救援,地下矿难救援方面发挥很大作用。由于WIFI具有普及率高,数据传输速率快,抗干扰能力强,信号覆盖范围广的优点,逐渐获得科研人员的青睐。现在楼层鉴别研究还处在初始阶段,很多都是进行提前设定或者通过硬件设备直接测量的,在实际应用过程中很不方便,因此本文提出了基于软件的楼层鉴别算法并加以改进,更加的贴合实际应用。本文的主要内容包括:(1)对现有的定位方法进行阐述,主要包括基于信号角度的,信号时间差的和信号强度的。对它们的优缺点进行比较,根据实际情况选择最适合的实验方法也就是基于信号强度的实验方法。(2)为了实验数据采集的方便,我们自己编写了一个APP程序与后台数据处理端。因为环境的复杂性,采集到的数据存在环境噪声。为了实验的准确性,我们需要将数据中的噪声滤除。我们选取了 4种滤波方法高斯滤波,卡尔曼滤波,算术平均滤波和中位值滤波。在既要保证信号特征性的前提下,又要有很好的滤波效果,卡尔曼滤波最为合适。(3)主要的实验过程包含两个部分,离线建立数据库和在线定位阶段。离线建立数据库阶段通过众包采集的方法采集数据,并进行聚类处理。在线定位阶段,使用传统HMM算法进行实验,发现一些不足。通过改进HMM算法,对接收到的用户数据进行处理,给出楼层位置信息。