随着近年来信息科技的飞速发展,物联网设备性能的飞速增长,基于位置感知的应用激增,位置感知正发挥着越来越重要的作用。因此,无线定位技术成为通信领域内最为活跃和发展最为迅速的领域之一。位置数据是环境感知和普遍存在的计算应用中最为广泛使用的数据类型之一,为了支持在室内环境中的定位应用,在过去的十几年中已经开发了许多具有不同部署成本和定位精度的系统。然而,由于室内环境的特殊性,多径衰落非常严重,非视距传播普遍存在,使得室内定位技术不同于室外定位,并且成为新的研究热点和难点。一种室内定位的解决方案是基于RSS指纹数据库的室内定位系统,这种方案提供一组信号传输接入点,指纹法分为两个阶段:离线采集和线上运行两个阶段。离线采集阶段,主要是对于定位的环境进行现场测量。该位置坐标和相对应的基站信号强度会被测量的设备收集并存储到RSS指纹数据库。线上运行阶段,一个定位系统使用当前测到的信号强度,比对以前所收集的信号强度,并且根据比对的结果来推出室内的位置。当一个室内的定位系统建设好了以后,RSS指纹数据库便可以初始化设定好,并且不同地点也会有其特定的数值。然而,在基于RSS指纹数据库的室内定位系统中,由于室内环境复杂性的影响,比如经常有动态变化的障碍物,我们通常需要经常重新测量数据库中的值,但是这在成本和时间上很难达到,不切实际,特别是在高度拥挤的区域中。在论文的方法中,我们使用BLE4.0作为信号传输接入点,并且提出一种概念,即可修正的动态RSS指纹数据库,通过少量的重新测量RSS指纹数据的参考点及合适的插值技术来推估所有环境中的RSS动态数据。我们提出的方法根据参考点位置在时间和空间上的可参考性自适应地赋予每个参考点不同的权重来帮助修正RSS指纹数据库。在模拟实验中,我们所提出的方法大约需要3%的参考点获得有与类似方法相当的准确率。在实际环境中,即3.6×16.8m的具有高度拥挤的流动人潮的餐厅,将我们的方法应用于定位系统,准确率均在1.5m以内。