如今,基于无线通信技术迅猛发展和移动智能终端广泛普及的背景之下,人们对于位置信息的需求的越来越迫切,尤其对于室内场所中,人们越来越依赖于凭借位置服务来获取各种有用的信息。由于GPS等已经很完善的室外定位技术难以在室内场所里达到人们预期的定位精度,所以越来越多的研究人员投身于研究室内定位的项目中来。如今随着基于IEEE 802.11的WLAN技术的广泛普及,室内定位的发展也出现了更多的新方向。基于RSSI的测距算法是人们最为熟悉的基于WLAN室内定位算法。基于RSSI的测距技术是一种通过在传播过程中不断衰减的信号强度来估算距离的技术,该信号强度能够非常方便地获取并且不需要特别的硬件支撑,在无线网络定位的各种手段中大量被应用。本文首先介绍了室内定位的起源、发展以及国内外研究动态,接着介绍了常用的定位技术,然后重点介绍了基于WLAN技术的经典定位算法以及本文根据研究所提出的改进算法。RSSI易受环境影响产生显著的传播损耗,仅仅考虑两节点间通信的RSSI来测距,可能带来较大的误差,这给定位带来巨大的困难。因此,实施定位之前,理应修正未知节点距各信标节点的RSSI的测距距离,针对此问题,本文凭借对传统测距差分修正算法的分析,提出了一种近邻点联合测距修正算法,用更合理的测距修正系数来对RSSI测距距离实施修正,然后根据改进后的具有更佳收敛性能的粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)来优化定位结果。当获得更为合理的测距修正系数之后,本文通过对传统PSO算法特性的分析,在PSO目标函数的基础上,提出了新的基于测距修正系数的反馈目标函数,然后通过带有分裂竞争机制的PSO算法来优化定位结果。通过实验验证,这两种改进型定位算法不仅能大幅提高定位精度,而且还具备一定的环境适应能力,有效地提高了定位精度和稳定性。本文实验研究所用到的AP均为TP_LINK WA510G+无线路由器,终端为HUAWEI智能手机,用来收集参考点的信息。