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为解决室内WiFi指纹定位速度慢及定位波动大的问题，采用高斯拟合和多次测量取平均值的方法对接收的信号进行平滑处理；以距离为相似性测度，规定一个阈值对建立指纹数据库进行分类；改进K近邻算法，并在分类的基础上实现K近邻快速匹配。实验结果表明：经过分类处理过的定他系统耗时有很大程度的改善，平均降幅62．8％；WiFi指纹定位精度的平均误差从4．17m降到了2．12m。