普适计算是近年来国内外的研究热点,其上下文感知技术利用用户的位置信息可以给用户提供很多基于位置的个性化服务。随着应用场景的不断变化和发展,传统的室外定位技术已经无法满足实际需求,学术界和商业界都把目光纷纷投向了室内定位。而室内定位又根据是否需要被定位目标主动参与定位过程,分成了需要主动参与的主动定位和不需要主动参与的被动定位。本论文将重点对后者进行仔细研究。论文首先对比了室内定位广泛采用的多种技术、方法和算法进行了比较,结合实际场景选择使用基于WiFi指纹的被动室内定位技术与方法。通过将传统的定位算法与机器学习相结合的方式,设计了本论文使用的定位算法。基于平台的硬件设备和开发环境,对总体架构做了分层设计,并且分析了室内定位的难点以及性能评价标准。基于上述对平台总体架构的设计基础之上,论文接着对被动室内定位平台的服务器端和客户端作了具体设计及实现。重点阐述了其中对位置指纹的采集、预处理和传输三个关键点的解决方案。通过与其他设计方案进行对比,突出强调了本论文对服务器端和客户端设计方案的优势所在。在论文的最后,通过在实际场景中搭建所设计的被动室内定位平台、离线阶段采集并预处理指纹数据和构建指纹库等准备工作,给出了在线阶段基于Android操作系统的客户端APP显示的对目标的真实定位效果。综上所述,论文基于被动室内定位的研究背景,旨在设计并实现一套基于WiFi接入点的被动室内定位平台。关键工作在于指纹数据的采集、指纹数据库的构建与预处理、定位算法的设计和客户端显示这四大方面。在真实场景中对平台进行了验证,实验效果表明本论文设计搭建的被动室内平台可以很好地满足该场景的定位需求。