随着位置服务的迅速发展,室内定位在许多领域应用广阔,比如商场购物导航推荐、停车场停车寻车、老人健康防护、展厅自助导航、企业智能制造和矿井救援等。由于室内环境复杂多变,传统的GPS信号在室内传播过程中由于建筑物的屏蔽阻挡等因素,极易发生反射、折射和散射,产生多径效应,这就导致GPS定位系统在室内环境中无法正常使用。相比于室外环境,室内定位对于位置信息的可靠性和稳定性要求更高,技术实现更困难。WiFi技术近年来发展迅速,WiFi接入点广泛部署于各种公共场所,通过WiFi网络进行室内定位,可以有效弥补GPS在室内定位应用中存在的不足。本文对室内定位技术进行了深入研究,分析总结了现有的定位技术的优缺点,并在此基础上提出了一种基于WiFi位置指纹的室内定位系统设计方案。本文的研究工作主要分为以下五个方面:第一,在被动式定位的离线采样阶段,针对现有的单点采样方式存在的工作量巨大、指纹数据库更新困难以及操作维护复杂等缺点,改进设计了一种多点采样的采样方案,在室内被定位区域的每个栅格处都部署一张定位卡,同时进行采样,并且采样卡可以按照需要固定在采样处,每隔一段时间采样一次,更新数据库样本数据,从而降低了人力物力成本,提高了定位的精度;第二,在在线定位阶段,为了减少计算量,通常需要在定位计算之前对指纹数据库进行聚类分析,筛选出与被定位用户所在位置相似度最大的若干个栅格点,作为位置指纹进行匹配计算,本文根据实际场景的需要设计了一种根据各参考点上WiFi接入点扫描实时数据覆盖情况的在线分类算法,有效减小了定位算法的计算量,提高了计算的效率;第三,在定位匹配计算过程中,传统使用较多定位匹配算法主要有KNN、基于高斯模型的概率方法、基于核的方法以及基于神经网络的方法等,但是从数据量和定位的实时性角度,上述算法并不是都符合要求,本文优化设计了一种基于信号强度差值的加权KNN算法,显著提高了定位的精度;第四,为了解决定位坐标连续性不强的问题,选择使用卡尔曼滤波器对定位结果进行优化处理,使得定位结果的连续性得到有效提高;第五,本文对该系统进行了软件设计与实现,详细介绍了该系统的软件架构和各子系统的实现方式。通过实地大量的测试实验,验证了该系统在保证室内定位的稳定性和可靠性方面的有效性,在静态情况下基本可以达到3m-5m的定位精度,延迟基本保持在3s左右,充分证实了本文提出的算法的有效性。