近年来,随着无线通信技术以及普适计算的快速发展,基于位置的服务(LBS)在日常生活中的应用越来越广泛,而定位技术是实现基于位置服务的必要环节和核心技术。由于信号在传播中的衰减、无线传播环境复杂等因素的影响,室外定位的方法在室内应用受到限制,因此室内定位成为了研究热点,在此研究过程中也出现了多种有效的室内定位系统。目前,基于位置指纹的室内定位技术由于其成本低、布置方便,无需知道接入点位置以及不需要额外的硬件支持等优点,在学术界和工业界都受到了广泛的关注。但是,室内环境的复杂性和特殊性使得定位的精度不够高,而且指纹数据库的庞大也使得定位的计算复杂度较高。本文分别通过使用Voronoi图方法和朴素贝叶斯方法来提高定位精度,以及提出一种新的指纹数据库构建方法来减小计算复杂度。首先,提出基于图论的Voronoi分析模型,用以分析指纹数据库的内部结构,生成邻近信息,并计算Voronoi区域中各Voronoi顶点的质心。然后,将测量位置与实际位置进行比较,选择结果中具有最小欧几里得距离的位置作为定位目标的估计位置。为了验证本文分析模型的有效性和可靠性,在实际的室内停车场进行实验及模拟仿真,结果显示均值距离误差会随着接入点数量和收集样本的减少而减小。其次,由于构建位置指纹数据库的计算复杂性质,本文提出了一种新的位置指纹数据库构建方法。此方法将定位区域中的校准点分为一级校准点和二级校准点。一级校准点为预先选择的,数量有限且分散在实验区域中。然后以此类校准点为基准点且以1m为步长向四周辐射扩散,应用对数距离路径损耗模型并根据三角形内部的关系计算出二级校准点的位置。循环进行此步骤直至将指纹数据库修补完整。最后,融合Voronoi图与朴素贝叶斯的算法用于室内定位。在离线阶段,收集接收信号强度值(RSS)并对其做高斯滤波处理,求其均值后所得结果存入指纹数据库中。再将预先选择的一级校准点作为Voronoi生成元构造Voronoi图,每个Voronoi区域中包含一个一级校准点和多个二级校准点。在线阶段中,对定位目标收集实时RSS值,并计算此目标所在Voronoi区域。接着运行朴素贝叶斯算法,计算限定Voronoi区域中具有最大后验概率的校准点,此位置则作为定位目标的估计位置。实验数据及结果表明本文所提出的算法是实用且有效的。