为确保国家秘密安全，国家相关部门明确禁止携带移动终端进入保密要害部门部位，但不可避免相关人员通过无意或故意途径将智能终端带入，并连接到周围接入点进行信息传输，从而导致信息泄漏。本文针对上述保密工作中的实际需求，对基于主动探测技术的WLAN智能终端定位展开研究。　　首先，本文在分析室内环境特点的基础上提出一种对无线信号修正的方案，然后，提出一种主动探测定位方案，最后，在分析现有WLAN位置指纹定位算法不足之处的基础上对其进行改进。主要工作和创新点包括:　　(1)提出一种信号强度的修正方案　　结合室内信号的特点可知，由于环境的动态变化，数据具有明显的时效性，在不同时间测得的信号强度值可能不同，本文提出一种对信号强度修正的方案，能够在一定程度上减少突发因素对定位结果的干扰。　　(2)设计一种主动探测定位方案　　本论文提出可通过伪装AP以一定频率不断向智能终端发送携带有相关TIM的Beacon帧，以诱使终端发送PS-Poll帧，并利用数据包捕获技术将PS-Poll帧截获。我们可从捕获到的无线帧中解析出该无线包的RSSI值，然后可以结合改进后的定位算法实现对智能终端定位。　　(3)提出基于SVR的离线阶段Radio-map构建方法　　本课题提出一种基于支持向量回归(SVR)的Radio-map构建方法。该方法通过SVR构造RSS与物理位置的非线性映射关系来构建Radio-map，能够以低密度的采样构建出高密度高质量的Radio-map，降低人力和时间成本的同时保证提高定位精度。　　(4)提出一种基于TOPSIS的在线匹配算法　　本课题提出一种基于TOPSIS的在线匹配算法，将位置指纹法离线阶段测得的Radio-map中每个指纹看作待评价对象，将组成每个指纹的来自m个AP的RSS值作为对象的属性，把在线阶段指纹匹配转化为一个多属性决策问题。实验证明该方法能够取得很好的定位结果。　　(5)提出一种移动路径跟踪方案　　本文引入卡尔曼滤波算法，将经定位算法得到的位置信息作为卡尔曼滤波算法的观测值，取经卡尔曼滤波后的最优估计值为定位跟踪结果，从而能有效抑制位置信息的误差发散。