近年来在无线通信领域,室内无线网络成为了一个研究的热点。用户在现有的室内高速无线网络环境下,可以使用移动设备随时随地接入互联网,这给室内WLAN环境下的定位提供了广泛的发展前景。而在室内WLAN定位系统中,位置指纹定位算法以普适性和高效性得到了广泛的应用。位置指纹定位算法主要有两个步骤:离线测量阶段和在线定位阶段,在离线测量阶段中,主要的工作是建立Radio-map。到了在线定位阶段,定位系统使用Radio-map和当前接收到的信号值,通过定位算法计算出位置信息。在现阶段学术界对室内WLAN定位系统的研究中,绝大部分研究机构都把定位算法作为研究的重点,但是本文认为,Radio-map作为整个定位系统的基石,不应忽视建立Radio-map时可能对定位系统造成的影响。为了证明这一观点,为了在保持定位精度的同时,减少Radio-map建立的工作量,本文提出了基于奇异点过滤的网格插值Radio-map生成算法。首先,本文对位置指纹定位算法的基本原理进行了研究,引入了经典KNN算法做为本文中检验定位性能的算法。然后对实测的参考点数据稳定性进行了分析,为基于奇异点过滤的网格插值Radio-map生成算法奠定了基础。其次,为了消除在建立Radio-map时采样数据的异常抖动,本文提出了奇异点过滤算法,然后对单一参考点处的RSS数据总体建立了数学模型,并进行了正态性验证。在此基础上,根据不同的奇异点过滤门限值对原始数据进行了去奇异化处理。在现有的文献中,建立Radio-map时,采用的信号主值多为采取方差,均值,最小值,最大值等经验值,本文对这一经验选择主值的方法提出质疑,并提出了分组采取主值算法对其进行改进。在改进的过程中,本文着重分析了结合奇异点过滤与分组采取主值算法时的Radio-map性能。最后,为了快速的搭建定位系统,本文提出了基于网格插值的Radio-map建立方法并进行了性能分析。由于插值点的信号值包含的位置信息比原始值会有一定程度的损失,随着插值点的增加,定位精度呈现恶化的趋势。在此,本文提出了基于奇异点过滤的网格插值Radio-map生成算法,实验结果表明,此Radio-map生成算法可以在减少工作量一半的前提下,有效的保持定位精度,为高效,可靠的搭建室内WLAN定位系统提供了一定的理论和技术支持。