随着LBS(Location-basedService)的快速发展,室内定位商业化需求骤增,零售业巨头如梅西百货等开始在店内部署iBeacon信标。但就当前而言,室内定位精度和算法复杂度以及定位成本等之间的正相关关系仍然制约着室内定位主流技术的确定和广泛应用。因此,本文针对低能耗蓝牙提出了一种知识引导下逐级进行信号源优选的室内定位精度优化方法。本文所做的研究与工作如下:(1)先验与后验知识库的建立与运用。先验知识库的内容和实现的作用主要包括:1)不同介质的路径损耗系数,可用于信号传播衰减模型距离的估算;2)室内场景三维地图,一方面用于对室内场景进行可视域分析和遮挡情况的判别,另一方面用于室内空间约束和路网约束;3)蓝牙信号源的基本情况,可用于定位方案选取和定位结果优化。后验知识库的内容则主要包括,通过获取蓝牙信号强度估算定位点对蓝牙信号进行一定程度的补偿并应用于以后的定位中;此外,还包括通过对定位数据进行分析,从而对路径损耗系数进行一定修正,进而对定位进行优化。(2)逐级信号源优选与定位算法优化,提高蓝牙信号源的使用效率,提高定位精度。首先利用室内三维地图进行可视域分析,判别区域内信号源遮挡情况,根据定位需求对遮挡信号源进行选择性使用,并同时确定遮挡物的路径损耗系数,以此实现对信号源的初选。在三维定位解算阶段,本文在二维算法的基础上,提出了三种针对不同室内情况的备选方案,即基于泰勒级数的三维定位算法、基于稳健回归估计的三维室内定位算法和基于随机抽样一致性检验的室内定位算法。(3)本文将上述算法和思想融合,提出了基于信号源优选的室内定位方案。基于前期的调查研究工作,本文基于Matlab实现了定位算法的运行,并基于智能手机实现了定位方案中的部分关键模块。(4)本文对定位解算阶段提出的算法在Matlab中进行了仿真测试,对三种定位算法的适用范围给出了评价,实验表明本文提出的定位算法可以通过剔除信号源异常值提高定位的精度。同时,本文在已经搭建好的室内实际场景中借助信号采集APP进行了数据采集和测试,通过可视域分析、蓝牙信号源信号强度补偿、室内路径约束等进行了采样点的定位估算,并进行了数据分析和讨论,经本方法优化后在模拟数据和实际场景中的单点定位精度皆得到了明显提升。