随着信息化技术对当今世界影响的日益深入,人工智能、大数据分析等技术得到了普遍应用,多种技术共同促进了室内定位研究的飞速发展。极高的网络覆盖率以及操作的便捷性使得WiFi指纹定位在各种定位技术中脱颖而出。本研究从缓解设备异构性以及提升信号强度指纹对位置的辨别和区分能力两个方面对传统WiFi指纹定位技术加以改进,采用区域定位和精准定位相结合的两步定位策略,使测试点定位结果逐渐逼近其真实位置。移动终端设备不同导致信号强度读取方式存在差异,设备异构性问题严重影响WiFi指纹定位结果。为增强系统对异构设备采集的鲁棒性,本研究提出了一种基于联合指纹的区域定位算法。单一信号强度指纹在异构设备环境下性能较差,故在原有的单一信号强度基础上附加信号强度差指纹以及双曲线位置指纹构建联合指纹集。相比于单一信号强度特征,联合指纹集维度极大提升,为降低计算复杂度以及减少无效信息的影响,本研究采用线性判别分析技术,通过提取关键信息对联合指纹集进行降维。相比于单一信号强度指纹,联合指纹优势互补,不仅可以减少设备异构性对定位系统的影响而且具有更丰富的信息。针对信号强度指纹难以准确表征当前位置特征的问题,本研究进一步提出了一种基于改进曲线平滑度指数进行特征优化的精准定位算法。通常信息采集过程中存在大量冗余信息,冗余信息的记录不仅降低指纹质量而且还会浪费服务器的存储空间。为提升指纹质量并且节省存储空间,依据改进之后的曲线平滑度指数对信号强度特征进行优化。通过优化特征提高指纹对位置的辨别和区分能力,从而提升定位精度。实验表明,与类似算法相比,本研究算法在定位误差以及累积误差概率方面均表现更好,在WiFi定位研究领域具有一定的参考价值。