随着移动设备和无线局域网的普及,定位服务越来越成为人们生活中必不可少的功能。相比于目前已经很成熟的户外GPS地图定位,室内位置信息的获取,特别是在场地复杂的公共场所比如大型超市、商场、博物馆等环境中,也成为日益需求的服务。而随着室内无线信号设施被广泛部署,该技术的应用覆盖广以及部署开销小的优势,使得基于WLAN的室内定位技术成为近年来定位服务领域重要的研究发展方向。本文对WLAN室内定位技术进行了深入研究,首先分析了WLAN室内定位技术的研究现状,在此基础上,在已部署接入点(Access Points, APs)的场景下研究室内定位技术,对基于指纹的室内定位中的AP选择算法进行了分析,并提出了相应的改进算法,提高了室内定位算法的精度,具体工作如下：一、本文通过在已部署APs的无线室内场景中采集无线信号数据,从定位的角度分析了无线WiFi信号在复杂的室内环境中的传播特性,并且考虑在实现定位算法时采样点位置和间距、选择的AP个数,以及室内环境特别是墙壁、走动的人群对定位误差的影响。对于这些因素目前主要是靠经验来确定,而本文通过真实室内办公环境下定位实验,分析了上述条件对室内定位误差的影响,为后面AP选择算法的优化和定位系统的设计与实现提供了很好的理论支持。二、本文重点研究了无线室内定位中指纹库匹配定位方法中的AP选择算法,以提高基于指纹的定位技术的精度和稳定性。对于定位技术中的AP选择策略,本文考虑在构建指纹库时,对采样点采集到的多个APs无线信号,选取哪些APs的信号数据作为样本,使得能够在减小实时定位计算复杂度的同时,又能过滤掉误差较大的采样数据,进而提高定位精度。本文提出了新的算法——稳定AP优先算法,对于接收到的APs无线信号数据,选择受环境影响最小且出现频率最高的APs的样本数据存储到指纹库中。实验证明,相比于已有的AP选择算法,稳定AP优先算法取得了较高的定位精度。三、本文在Android移动终端上实现了一个无线室内定位原型应用系统,系统中采用了本文提出的稳定AP优先算法和广泛应用的最近邻定位算法。通过实际环境测试,该定位原型系统能够很好地实现室内定位功能,定位精度达到2米。该系统为以后基于指纹的WLAN室内定位关键技术的研究奠定了基础。本文的研究成果对于提高无线室内定位方法的精度具有一定的应用价值。