目前越来越多的应用都需要根据位置提供服务。基于位置的服务和实时定位系统的市场潜力越来越大。学术界和工业界纷纷致力于解决室内定位的技术难题,涌现出了各种各样的解决方案。Wi-Fi定位系统因分布广泛的基础设施和大众普遍携带的移动设备而具备更容易的操作性和扩展性,成本低且实施简单。然而Wi-Fi定位也面临着一系列的技术难题。在Wi-Fi指纹定位系统中,良好的定位精度需要精确的指纹数据库;然而,精确的指纹库的采集是一项劳动密集型工作。目前广泛研究的Wi-FiSALM方法虽然可以降低采集的人力、时间成本,但同时也牺牲了指纹库的准确性,定位精度相应下降。因此,Wi-Fi定位指纹库的采集,维护和优化一直是研究热点。另一方面,进行室内定位的系统通常会要求知道室内地图,但室内地图的测绘是一项非常麻烦的工作。现有的地图构建方法包括视觉、激光雷达、声纳等,它们或者受环境影响较大,或者成本较高。针对指纹库的噪声问题,本文构建一个参数化的指纹库优化系统来获取准确的指纹库。在所提出的方案中,Wi-Fi指纹库由INS辅助的自动标记的方式采集。借助加入室内建筑物信息的无线信号传播理论使用最小二乘法对区域内的AP进行建模,同时利用RSS测量值得到与周围环境匹配的优化指纹库。多次实验测试证明,所提方案的指纹库的定位精度与原始指纹库相比有明显提高。针对室内地图构建复杂的问题,论文利用原始指纹库中的位置和指纹信息,提出了基于RSS的室内地图构建算法。将室内地图构建问题转化为采样点的分类问题,借助单AP的基分类器和多AP的组合分类器的多级分类系统,保证分类结果的准确性,得到精确的室内地图。同时,借助无线信号传播理论对AP进行建模求参,找出异常的环境因子来检测墙壁的存在。论文同时用仿真实验和实测数据验证分类算法的有效性和地图构建算法的可行性。本文的指纹库优化算法也可以扩展到蓝牙等借助无线信号的指纹定位系统中。地图构建方法是一项非常实用的技术,应用非常广泛。