随着计算机技术和移动通信技术的迅速发展，计算模式逐步由主机计算(Mainframe computing)演变到桌面计算(Desktop computing)，直至发展到今天全新的计算模式——普适计算(Ubiquitous/Pervasive computing)。在普适计算计算模式中，用户希望能随时、随地、不知不觉地享用计算能力和信息服务。而普适计算环境要做的三件事是收集信息、处理信息和反馈信息，其核心是处境感知计算(Context-aware computing)。所谓处境感知计算是指系统能够根据用户当前处境(Context)提供相应服务的能力。一个处境感知系统可以收集附近的人、主机、相关设备的信息以及它们的变化来决定接下来的行为。可以用“5W”来概括：Who，What，Where，When，Why。位置感知计算(Location—aware computing)解决的就是其中的Where问题，它也一直是普适计算研究中的热点问题。 如何确保向用户提供适合于当前处境的信息，并据此做出决策和自动提供相应的响应与服务，是迫切需要解决的问题。本文针对基于WLAN的普适计算中处境感知计算，特别是位置感知计算中的关键技术进行了深入研究，给出了相应地解决办法。重点研究了如下几个关键问题： (1)室内高精度定位问题是普适计算中位置感知计算的一个关键问题。本文提出了2个基于802.11的定位算法HI-MCCPS与MNNSS，二者通过充分利用信号强度信息，有效地降低了误差距离，并具有较高的区域区分度。同时，还提出了一种综合协同定位方法。该方法综合利用多种辅助定位的处境信息，同时使用多种定位技术和方法，协同用于室内定位中。实验结果表明，该方法不仅能使各种定位算法的优势互补，而且可以纠正单一定位算法的误差，从而明显地提高了定位精度。 (2)在利用信号强度进行定位的系统中，系统架构中AP(Access Point)摆放的位置对于定位精度有着很大的影响，本文对此提出了一种优化AP摆放算法-BAFO。该算法可以使AP的摆放位置避开障碍物，最大限度地减少因受障碍物影响而使信号强度衰减的区域，从而有效地提高了信号强度的区分度。 (3)给出了一种基于多代理机制的处境感知系统架构。该系统架构使整个系统结构模块化，各部分相对独立，极大增强了处境感知系统的灵活性、适用性和可扩展性。 (4)探讨了处境感知应用中的中间件问题。为简化处境感知应用开发，屏蔽底层差异带来的开发难度，提出了一基于智能代理的处境感知系统中间件框架结构。 (5)对处境感知系统应用中的安全问题进行了探讨。提出了基于零知识的双向认证的用户身份认证协议机制，分析了该协议的安全性。 (6)基于处境感知计算技术并应用本文的研究成果，设计和开发了“智能医院护理系统INS”和“智能旅游导览系统IGS”两个应用系统原型，详细介绍了系统功能和技术实现。在应用系统原型中，系统可以根据对移动设备的位置感知给用户发送信息，这些信息可以在特定的时间和特定地点发送给特定接收者。