随着智能手机的普及,以及移动互联网的发展,地图和导航类软件出现了一个新的应用——室内定位导航。近年来,许多室内定位技术应用而生,随着室内定位技术的实现,基于定位的动态追踪技术也被广泛研究。虽然已经有大量室内定位产品,但室内定位系统精度并不理想,且动态追踪技术也不成熟。为了方便用户实现室内精确定位的目的,基于对国内外现状的广泛研究,本文设计并实现了一种基于WIFI的室内定位系统,系统基于用户侧,并使用KNN机器学习算法并加以改进,实现了本文提出的WIFI定位算法,主要内容如下。1.根据需求分析完成了系统的总体、概要、详细设计,设计并实现了WIFI样本数据的采集模块。该模块能够自动开启手机WIFI,设置WIFI采集数据上传参数,能够将采集到的WIFI数据上传服务器,且能在手机APP中实时显示某个地理空间WIFI数据变化。在该模块中还设计实现了MultiFilter算法,用于WIFI噪音数据过滤,测试结果表明,该算法可以有效过掉WIFI数据中偏低信号值以及波动较大信号数据,从而提高定位精确度。2.设计并实现了固定商户定位和移动用户定位模块。该模块实现了固定事物信息存储,并可以根据用户输入的固定商户信息,在地图上显示固定商户位置信息。在该模块中还设计实现了移动用户WIFI定位算法,能够根据采集到的WIFI数据得到定位结果并在手机地图上进行显示。测试结果表明,该模块响应速度快,且移动用户WIFI定位算法精度达到3m,定位结果稳定。3.设计并实现了动态追踪算法。系统能够实时采集移动用户WIFI数据,调用动态追踪算法得到动态追踪轨迹并在手机地图上动态显示。实验表明,动态追踪算法虽然稍有延时,但延时较小,可以被用户接受。此外,本文还实现了WIFI样本采集算法和移动用户WIFI定位算法的可配置和自定义切换,使得可通过配置实现算法之间的切换,使代码易扩展,可维护。本文设计并实现的系统,能够精确定位室内空间固定商户位置,准确定位移动用户位置,实现了动态追踪,并可以在手机客户端地图上显示定位结果以及动态追踪路线；同时,系统具有良好的吞吐性能、能快速响应、数据容灾性良好、算法精确度高,因此,本文工作达到了预定目标。