近年来,室内定位技术呈井喷式发展,并衍生出大批基于室内位置的服务和应用。然而,室内环境的复杂性给定位技术的研究和应用带来了巨大的挑战。在室内环境下,由于无线信号传播容易受到反射、散射等影响,使得信号出现较大衰减,这对基于无线信号强度的测距和定位的精度带来较大的影响。所以,本文针对基于RSSI（Received Signal Strength Indicator,RSSI）的室内定位存在的问题,分析其误差的来源,并提出了相应的增强型室内定位算法。具体研究内容包括:（1）基于前向定位的增强型室内定位算法研究在典型的室内前向定位系统中,固定锚点发射无线信号,移动终端通过接收多个锚点信号来实现定位功能。针对此类系统,本文提出一种选择锚点部署位置的方法,即以在区域内多个接收点接收信号的差异最大为目标,通过调整锚点部署位置,求得当前区域内最优锚点部署方案。随后,针对RSSI测距时不同衰减因子对测距的影响,本文提出一种基于最大似然估计的参数调节算法,通过多组观测值对参数进行调节进而提高测距精度。最后融合三边定位和指纹定位算法,对局部区域的定位结果进行优化,同时,本文通过仿真结果验证了所提各种算法的有效性。（2）基于前向与反向定位融合的增强型室内定位算法研究不同于前向定位系统,在反向定位系统中,移动终端发射无线信号,而由事先部署好的固定锚点来接收信号并对移动终端进行定位。本文首先针对反向定位系统,提出一种基于最小测距误差的参数调节算法,通过对系统模型参数进行动态调节来提高测距精度。在此基础上,本文进一步提出前向和反向定位融合算法,融合两种算法各自优点,提高系统整体定位性能。最后,通过仿真结果验证和分析了所提算法的有效性。（3）增强型室内定位系统设计与实现基于上述室内定位增强型算法研究,本文设计和实现兼备前向定位和反向定位的增强型室内定位系统。基于所设计和完成的增强型室内定位系统,在测试现场对本文所设计的算法进行实际测试和分析。实验结果表明,本文提出的增强型室内定位算法在实际中可以获得较好的定位精度,算法基本满足室内定位的服务需求。