基于无线传感器网络的室内目标定位技术有广泛的应用需求和巨大的商业潜力,但室内定位误差较大一直是限制室内定位技术发展的重要原因。目前在室内定位领域广泛应用的基于RSSI (Received Signal Strength Indication)的室内定位技术对定位环境的依赖性较强,长距离通信、障碍物阻挡、突发干扰、随机干扰、噪声干扰等因素都会对RSSI值的测量造成影响,进而降低室内定位精度。本文通过实验分析以上各种因素对RSSI值测量造成的影响程度,在此基础上提出提高室内定位精度的解决方案。通过对整体环境进行区域分割,降低长距离通信和障碍物对RSSI测量的影响,然后对分割后的子区域进行环境参数拟合,避免整体区域的环境参数不能适用于所有子区域的情况。由于室内环境存在不确定性,人员走动的情况不可避免,由此产生的突发干扰会使得RSSI的观测数据产生偏离值,对偏离值通过改进的聚类算法予以消除。无线电信号易受到随机噪声、信号反射、衍射以及测量系统自身如测量节点内部噪声和A/D量化噪声等因素的影响,RSSI的测量数据中会产生被随机干扰影响的数据,通过分析随机干扰的特点,应用滤波算法减弱随机干扰带来的影响。除上述两种干扰之外,RSSI值的测量还受到噪声的干扰,由于其符合高斯白噪声的特点,应用维纳滤波消除噪声干扰带来的影响。以上所述的目的在于提高RSSI值的测量精度,除此之外本文对定位算法中对参考节点进行选择的选点策略进行研究,同时提出改进算法,通过对参考节点计算权值的方式选择可靠性最高的三个参考节点进行定位,从而减小定位误差。最后在Zigbee模块上对改进方案进行验证,对比改进前后的实验数据,验证改进方案的有效性。