随着普适应用的兴起,室内定位也变得越来越重要。在大场景或者陌生场景中,用户最关心的是自己的位置。受益于无线网络的快速发展、无线接入技术的流行,基于WiFi进行室内定位成为主流。但传统的指纹定位需现场勘测采集数据,所需时间及工作量巨大,且当室内变化时所建指纹库会“失效”。在保证指纹库时效性和准确性的同时,降低人工及时间成本,使其成为一种普适性的室内定位技术,成为该领域全新的研究方向,也是该领域研究者的一个挑战。本文采用众包的形式进行室内位置信息的采集,并记录用户的大量路径信息,利用嵌套在路径中的低维流形一致性进行位置匹配以建立指纹库。通过高斯粒子滤波对传感器数据去噪,解决步长差异问题。定位时,根据用户位置连续性和路径信息筛选合理近邻点,继而实现精确定位。实验表明在不需要现场勘测的情况下,可达到和传统方法可比的定位精度。该方法可实时适应环境变化,经过2周甚至1个月之后,定位准确性更是优于传统定位方法。本文主要解决了以下四个方面的问题:·在保证定位误差不是很大的情况下,通过众包的形式大大减少位置指纹库建立所消耗的时间以及人力等;·解决了传统数据库不能适应室内变化的问题,可以根据新采集的众包数据更新指纹库,以此来保证其可适应性;·采用高斯粒子滤波器对传感器数据进行去噪,进而计算已知步数情况下行走距离,求得各行人步长后归一化处理,以解决步长差异问题;·在线定位时,利用位置的连续性和库内详细路径信息进行近邻点选择,有效排除“伪近邻点”,从而降低定位误差。