随着无线局域网络(Wireless Local Area Networks,WLAN)的普及应用,基于WLAN的室内指纹定位技术由于其部署成本较低、定位精度较高、适用范围较广的优势成为近年来室内定位研究的热点。与此同时,基于WLAN的室内指纹定位技术也常被用于无线室内定位系统商业化开发中,并逐渐融入人们的日常生活。本文以基于WLAN的室内指纹定位技术为研究对象,针对传统WLAN室内指纹定位的预先采集工作量大,绿色WLAN或接入点故障导致的接收信号强度(Received Signal Strength,RSS)缺失等方面的问题,借鉴国内外指纹库构建的研究成果,提出基于群智感知的室内无线指纹库构建和在线定位算法。利用群智方式完成数据采集,设计无线信号处理方案用于排除异常值和实现数据融合。同时,研究基于群智感知构建指纹库和在线定位中存在的缺失RSS恢复算法,即实现指纹库和在线指纹的缺失信号值恢复,实现精准的室内定位。本文工作的主要创新点如下:1)针对传统室内无线指纹定位的预先采集工作量大的问题,本文研究基于群智感知的指纹库构建算法。在深入了解聚类算法和指纹特性的前提下,设计基于RSS向量间距离和坐标间距离对应关系的异常值处理方案和基于密度聚类的RSS数据融合方案,提高指纹库整体数据的可靠性,完成指纹库的构建。本文在真实环境的实验结果表明,相比于人工采集方式构建的指纹库,本文方法5米之内的定位精度能达到人工采集精度的89%,可以在不需要专业人工采集的情况下构建出满足实际应用需求的指纹库。2)针对基于群智感知构建的指纹库和在线定位阶段存在的接入点(Access Points,AP)的RSS缺失问题,本文分析了传统室内指纹定位技术中RSS缺失的原因及影响,提出一种基于压缩感知(Compressed Sensing,CS)的信号值离线在线恢复算法。利用AP的RSS在定位区域的平滑性,根据稀疏信号重构思想完成缺失RSS的恢复。针对在线指纹恢复,提出利用恢复后的指纹库的两阶段稀疏信号重构算法。通过仿真实验表明,本文所提算法有效的解决了指纹库构建和在线定位中存在的RSS缺失问题。与现存的信号恢复算法相比,本文所提算法能在保证定位效率的同时保证定位精度。真实环境下实验结果表明该算法在基于群智感知的指纹库构建和在线定位中能够降低RSS缺失的影响,提高在线定位精度。