随着移动互联时代的到来,各种大量的服务业务都需要确定用户终端所在的物理位置。室外定位可以依赖GPS或北斗系统,但基于全球卫星定位系统定位用户的方式不能解决室内的准确定位问题。无线局域网在室内的广泛应用和智能手机的普及,相应的WLAN室内定位技术开始兴起,其中位置指纹定位方法是当前研究热点和具有良好应用前景的定位技术。WLAN位置指纹室内定位技术主要依赖于接收信号强度(RSS)与空间位置的相关性,构建一个精简、有效的位置指纹库是实现可靠定位的关键。然而在非自主部署接入点AP的环境下,位置指纹库中的位置信息存在随机因素、终端差异和AP数量过多等问题的困扰。为解决指纹库的上述问题,提高定位精度和稳定性,本文开展了如下的工作:一、为解决随机因素对指纹的干扰问题,本文首先对调研获得的各种指纹原始样本处理算法进行了分析,综合比较各种方法的特点后,在RSS异常值滤波算法基础上提出一种改进的异常值滤波算法,并进行实际场景数据的测试。实验结果显示,改进的异常值滤波算法能够有效地降低随机因素对指纹的影响,提高定位精度和定位的稳定性。二、本文围绕终端差异对定位精度影响的问题,调研了现有的各种主要的解决方案,并通过仿真以及实测实验对比分析了各类算法在定位精度及稳定性方面的性能。实验结果表明,余弦法和空间均值归一化对于解决终端差异具有良好的效果,使用这两种算法后定位精度和定位稳定性都有较大的提高。三、本文还重点研究了用于指纹定位的AP选择算法,对解决AP数量众多情况下的AP选择算法进行了深入的研究,并提出了一种基于区域频率的AP选择算法。实测结果表明,区域频率筛选算法在定位性能要优于其他AP选择算法,能够有效地解决冗余的AP导致定位运算复杂度增大的问题,提高算法效率。四、本文给出一种在非自主部署AP环境下定位系统的指纹库设计与实现,其中定位系统综合采用了本文提出的改进异常值滤波算法、SMN和基于区域频率的AP选择算法,指纹库的构建采用了非固定AP数量的存储设计方案和两个阶段的处理流程。基于我们提出的方法实现的原型系统经实际测试,可为现有室内指纹定位系统研究与实现提供参考。