近年来,随着无限通信和计算机技术的迅速发展,室内定位技术受到社会各界的极大关注,人们对于位置服务的需求越来越迫切。如今WIFI热点在室内的部署广泛而密集,利用WIFI网络实现室内定位成为主要的定位方式之一。基于位置指纹的WIFI定位方法因其硬件需求少、定位成本低、准确率高等优点已成为定位技术研究的热点。本文充分利用了室内严重的多径效应引起的不同位置处接收到的信号强度值有明显差异的现象,将信号强度矢量作为唯一可以标识位置的指纹。通过多种定位算法的比较及实际的观察,验证了位置指纹算法的高效性,在满足信号覆盖范围的较小区域内,定位准确率达到了90%以上。本论文所做的主要工作如下:首先,根据要定位的区域,选取热点部署后,用手机等终端设备在采样点进行离线指纹数据的采集,构建一个有关信号强度向量与采样点位置对应关系的数据库,就是离线位置指纹数据库。接着进行数据处理,分析了同一位置处接收信号强度随着时间的变化,多种信号滤波算法的处理效果,最后选用奇异值处理、卡尔曼滤波和滑模平均滤波算法,滤波后定位前的信号数据采用了高概率筛选法,经过处理后的位置指纹数据重新保存一份在数据库中。最后进行实时定位,分析了原始最近邻算法存在的不足并且进行了优化,提出了加权最近邻算法。对加权最近邻算法、最近邻定位算法和模糊匹配算法的定位效果进行了对比,实验结果显示加权最近邻算法的定位效果最优。增加数据处理这一过程后使得定位的精度、准确率都得到了更大的提高,仅用了最少的常用硬件就达到了预期的定位效果,大大降低了定位的成本。