近年来,伴随社会的进步,科技的发展,人们对基于位置服务(Located Based Service,LBS)需求与日俱增。室外定位技术的理论研究比较成熟,已经可以实现精确定位。但由于室内环境复杂多变性,定位误差较大,难以满足室内准确定位的需求。随着室内环境中WiFi和移动智能终端的推广普及,使得基于安卓平台的室内WiFi定位技术成为室内定位领域的研究热点。因此,本课题深入研究了 WiFi定位技术中的位置指纹定位方法,结合实际环境,针对传统指纹定位算法的不足,提出从定位精度和定位速度两个角度进行改进的方法,设计并开发了 一套基于安卓平台的WiFi室内定位系统。首先,本文在阅读大量室内定位相关文献资料的基础上,研究了国内外各种定位技术和定位方法,对比分析各种室内定位手段的优缺点,确定采用基于室内WiFi的定位技术和基于位置指纹的定位方法。其次,在离线训练阶段采用了滤波算法,剔除误差较大的信号强度,并对数据进行聚类,使相似的数据成为“一簇”,以便提高定位速度。在实时定位阶段,传统的定位匹配算法有最近邻法(NN)、K近邻法(KNN)、K加权近邻法(WKNN),本文在深入分析传统近邻算法误差的基础上,提出了一种改进的K加权近邻法。仿真并对比分析了各种近邻算法的累积误差。最后确定了基于改进的K加权近邻法作为本文系统的匹配算法。为了尽可能加快定位速度,本文引入了布隆过滤器。然后,分析了实际室内定位系统的基本需求,拟定了基于远程服务器的客户端/服务器系统设计方案。从客户端、服务器、WiFi指纹数据库三方面设计并实现各项功能。最后,本文利用已有实际室内环境,创建WiFi指纹数据库,对试验区域的WiFi信号进行了统计分析,并对多个测试点进行了定位测试,记录每个测试点的定位误差,详细分析定位结果,确保系统实用性。