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针对传统的K近邻算法计算量大、定位实时性低的问题,提出一种基于蜂窝网格的改进方法。对收集的RSS采用高斯滤波处理,正确显示无线信号的波动特性;针对定位现场会出现不同楼层的情况,提出根据位置指纹内的MAC地址区别不同楼层指纹的方法;使用K-means算法对指纹库聚类,缩小指纹搜索空间,在二分法的投票机制下确定最终的定位区域。仿真结果表明,在缩小定位区域之后,在保证定位精度的前提下,大幅度缩短了定位时间,保证了定位的实时性。