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针对指纹定位算法在建立离线指纹库时需要部署较多参考节点（RP）的问题，提出一种分区拟合近似算法（PFAM）。为减少指纹定位算法在离线阶段的工作量，对整个目标环境进行分区，并在每个分区内重新部署虚拟RP；采用三阶多项式对数距离路径损耗模型拟合得到每个分区的环境系数，并建立每个分区的误差向量；利用拟合模型和误差向量逆推得到虚拟RP的信号强度，并采用C均值聚类算法对离线指纹库聚类来减少在线阶段的计算量；在在线阶段采用加权K近邻算法（WKNN）对目标进行定位。实验结果表明，在RP部署较少的条件下，PFAM算法依然