随着社会的发展和技术的进步，基于位置的服务（Location Based Services, LBS）大量应用于交通导航、物流管理等领域，逐渐从室外场景向室内环境，从生产服务领域向生活娱乐领域扩展，其应用前景将十分广阔。LBS应用与发展的一个必要前提和重要基础就是良好的定位技术，但现有的室内定位技术在定位精度、系统成本、用户体验等方面存在较多不足，制约了室内LBS的发展。无线局域网（Wireless Local Area Networks, WLAN）定位具有定位系统建设成本低、支持用户终端多、使用方便等优点，成为目前室内定位技术研究的一个热点。本文对WLAN定位技术进行了较为深入的研究，重点分析了其中常用的位置指纹定位算法，从定位的角度分析了无线信号在室内环境的传播特性，在此基础上针对已有算法在定位精度、运算时间等方面存在的问题展开研究，给出了相应的解决方案，并通过实验比较，验证了所给方法的有效性。论文的主要工作如下：1、针对无线信号时变性导致位置指纹定位算法定位精度较低的问题，给出了一种基于分布重叠和特征加权的最大指纹相似度定位算法。该算法根据信号包络服从瑞利分布，结合定位终端与接入点的连通性信息，并借鉴重叠度在地图匹配和肤色检测中的应用方法，计算用户指纹与数据库中各采样点指纹的相似度，取最大指纹相似度的采样点位置作为用户的估计位置。实验结果表明，与现有常用算法相比，该算法以较小的复杂度为代价，换取了定位精度的提高。2、针对定位终端差异性使位置指纹鲁棒性不强，导致算法定位精度下降的问题，给出了一种基于信号强度差（signal strength difference, SSD）的改进k最近邻定位算法。该算法先利用不同接入点间的SSD构建位置指纹，减少定位终端硬件差异性对位置指纹的影响，再计算用户SSD指纹与指纹数据库中采样点SSD指纹的欧氏距离，并取欧氏距离最短的k个采样点的坐标均值为用户的估计位置。实验结果验证了该位置指纹的鲁棒性和改进算法的有效性。3、针对现有算法在较大范围内定位时复杂度较高、定位精度较低的问题，给出了一种分段式定位算法。该算法先通过MAC地址匹配排除远离用户的采样点，缩小指纹匹配范围，再采用k最近邻法进行粗定位，再进而利用虚拟指纹局部插值法和最大指纹相似定位法完成精定位。理论分析和实验结果表明，相比现有定位算法，所给算法定位复杂度较低，定位精度更高。4、在上述工作基础之上，设计并实现了一个采用位置指纹法的WLAN室内定位验证系统，并在实际环境中进行了测试。测试结果表明该系统具有一定的可用性。