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室内环境是人类工作和生活的重要场所，随着互联网和通信技术的发展，室内定位技术被用于越来越多的服务中。室内定位方法是室内定位技术的关键，基于接收信号强度的室内定位方法具有对硬件资源要求低、数据获取方式简单，以及后期数据处理算法丰富等诸多优点，已成为室内定位方法研究的热点。
本文深入研究了基于接收信号强度的室内定位关键方法，主要包括：基于几何原理的定位算法和采用指纹数据库的室内定位方法等研究内容，特别是在合理利用锚点、指纹数据库更新和匹配算法等方面做了深入研究，论文的主要贡献和创新如下：
1.在分析室内无线信号传播和信道特征的基础上，本文重点研究了室外环境中几何定位方法的拓展，根据室内环境中锚点数量多的有利条件，提出了一种双边贪婪迭代定位方法。它以两个锚点为基础，逐步引进每一个有效锚点，从而充分利用了室内多个锚点的位置信息。此改进方法在Wi-Fi网络覆盖的室内环境中进行了测试，测试结果表明，与普通三边定位和一定密度参考点的指纹定位方法相比，在没有明显增加运算量的前提下，改进方法提高了定位精度。
2.基于指纹数据库的最邻近匹配算法往往只注重接收信号幅值的大小，而忽略了位置方向性，本文提出了一种改进的基于均值相关系数的最邻近匹配算法。所提算法不仅可以匹配接收信号强度值，还可以对定位目标和参考点进行相关性分析，从而提高了匹配精度。在真实室内楼层中，搭建了实验测试环境，根据实际收集的参考点指纹数据，建立了指纹数据库，并选取目标测试点对本文算法进行了测试，测试结果表明，与传统的绝对值最邻近算法和相关系数法相比，改进算法获得了良好的匹配效果，且没有增加额外运算量。
3.室内实时定位技术一般需要惯性测量单元，但是惯性单元存在误差漂移，且室内定位应用中很多无线设备未装备惯性测量单元，本文在基于均值相关系数的最邻近匹配算法基础上，提出了一种结合扩展卡尔曼滤波实时定位的算法。首先采用改进的匹配算法实现目标定位，然后利用扩展卡尔曼滤波算法进行实时更新，从而实现了室内的实时定位。在Wi-Fi网络覆盖的室内环境中，对所提算法进行了测试，测试结果表明，与传统几种算法逐点定位的方案相比，本文的实时定位算法定位精度较高，并且不需要对每个点进行匹配，实时性更好。
4.在传统的基于指纹的室内定位方法中，建立和维护指纹数据库是一项重要工作，一般需要在较长的时间周期内建立原始指纹库，同时由于室内环境的多变性，指纹数据库必须及时更新。本文设计了一种指纹更新系统，采用高斯过程回归算法在扩展卡尔曼滤波上实现数据库更新，同时在定位匹配阶段，结合逐步子集定位策略，并采用修正余弦相似度方法，实现了较好匹配定位。真实室内环境的测试结果表明，采用新的指纹更新系统，并结合子集定位，可以较大程度提高定位精度，并明显降低运算量。
本文深入研究了基于接收信号强度的室内定位关键方法，主要包括：基于几何原理的定位算法和采用指纹数据库的室内定位方法等研究内容，特别是在合理利用锚点、指纹数据库更新和匹配算法等方面做了深入研究，论文的主要贡献和创新如下：
1.在分析室内无线信号传播和信道特征的基础上，本文重点研究了室外环境中几何定位方法的拓展，根据室内环境中锚点数量多的有利条件，提出了一种双边贪婪迭代定位方法。它以两个锚点为基础，逐步引进每一个有效锚点，从而充分利用了室内多个锚点的位置信息。此改进方法在Wi-Fi网络覆盖的室内环境中进行了测试，测试结果表明，与普通三边定位和一定密度参考点的指纹定位方法相比，在没有明显增加运算量的前提下，改进方法提高了定位精度。
2.基于指纹数据库的最邻近匹配算法往往只注重接收信号幅值的大小，而忽略了位置方向性，本文提出了一种改进的基于均值相关系数的最邻近匹配算法。所提算法不仅可以匹配接收信号强度值，还可以对定位目标和参考点进行相关性分析，从而提高了匹配精度。在真实室内楼层中，搭建了实验测试环境，根据实际收集的参考点指纹数据，建立了指纹数据库，并选取目标测试点对本文算法进行了测试，测试结果表明，与传统的绝对值最邻近算法和相关系数法相比，改进算法获得了良好的匹配效果，且没有增加额外运算量。
3.室内实时定位技术一般需要惯性测量单元，但是惯性单元存在误差漂移，且室内定位应用中很多无线设备未装备惯性测量单元，本文在基于均值相关系数的最邻近匹配算法基础上，提出了一种结合扩展卡尔曼滤波实时定位的算法。首先采用改进的匹配算法实现目标定位，然后利用扩展卡尔曼滤波算法进行实时更新，从而实现了室内的实时定位。在Wi-Fi网络覆盖的室内环境中，对所提算法进行了测试，测试结果表明，与传统几种算法逐点定位的方案相比，本文的实时定位算法定位精度较高，并且不需要对每个点进行匹配，实时性更好。
4.在传统的基于指纹的室内定位方法中，建立和维护指纹数据库是一项重要工作，一般需要在较长的时间周期内建立原始指纹库，同时由于室内环境的多变性，指纹数据库必须及时更新。本文设计了一种指纹更新系统，采用高斯过程回归算法在扩展卡尔曼滤波上实现数据库更新，同时在定位匹配阶段，结合逐步子集定位策略，并采用修正余弦相似度方法，实现了较好匹配定位。真实室内环境的测试结果表明，采用新的指纹更新系统，并结合子集定位，可以较大程度提高定位精度，并明显降低运算量。