近年来,智能手机和移动通信网的不断发展让我们进入了便捷高效的移动互联时代,并且向万物互联的方向发展。随着移动互联网和物联网的不断完善,大量应用场景不断迸发出基于位置服务的新需求。对于LBS核心的定位技术来讲,室外环境使用的GPS或北斗等基于卫星的定位技术已经达到了很高的精度;但对室内场景来说,卫星定位信号无法很好覆盖。现有室内定位实现方案包括基于几何测量和基于位置指纹两种,本文主要研究位置指纹定位技术。首先,本文详细介绍了两大类室内定位技术的基本原理和主要算法。针对现有已大规模部署AP的场景特点和指纹定位研究现状,提出了完整一套基于已有AP的非自主AP室内定位方法和实现方案并搭建了相应的定位实验系统。此外,本文还重点研究了其中由于用户终端硬件差异所导致的定位性能大幅下降问题和指纹定位算法中的匹配计算复杂度问题两项关键技术。在终端差异问题上,本文调研分析了差值法,SMN,cosine法等主要算法并进行了MATLAB仿真。针对定位系统的工程实现问题,基于差值法提出了基准值的概念并对固定基准差值法和非固定基准差值法进行了细化讨论。同时,提出了一种基于离线计算的快速cosine算法,在保持定位效果的情况下对传统的cosine算法进行了简化。针对FC,cosine,SMN,FRD和NFRD等算法进行了实测实验,对比了其在解决终端差异问题上的效果。在匹配计算复杂度简化的研究中,本文介绍了KD树,PCA,K-means等算法并通过仿真初步评估了算法性能。针对如何缩小参考点匹配区域,减少AP匹配维度和降低匹配公式复杂度三个维度的问题,我们提出了一种PCA与K-means联合简化算法和综合简化方案。实测实验表明,使用所提出的算法及方案能在保持定位精度的情况下大幅降低系统计算复杂度和时间。