随着城市化步伐不断加快,商场、地铁、停车场等室内空间变得日益庞大复杂。同时,智慧城市、智能家居这样万物互联的时代正在来临,基于室内位置服务的需求在不断提升。目前众多的室内定位技术中,蓝牙BLE(Bluetooth Low Energy,低功耗蓝牙)具有低成本、低功耗、覆盖广、高速连接、稳定性好等优势,并且随着智能手机的普及而获得了极大推广。这使得基于蓝牙BLE的室内定位技术研究获得广泛关注。传统蓝牙由于功耗和通信距离的限制,进行室内定位时往往采用精度较低的近似定位法或传播模型定位法。而蓝牙BLE的新特性使其可以使用部署简单、定位精度较高的位置指纹法。因此,本文以蓝牙BLE技术为平台,研究一种利用其信号强度指纹来进行室内定位的方法,并针对离线阶段指纹采集工作量问题,以及在线阶段匹配效率和定位精度问题进行研究。本文主要研究内容有:首先,分析国内外室内定位技术的发展状况、常用技术和算法。介绍蓝牙BLE技术和位置指纹法,并搭建实验平台,分析蓝牙BLE信号强度所表现出的数据特性。根据实测数据,研究蓝牙BLE信号强度作为指纹特征来进行位置指纹定位的适用性。其次,为提高离线阶段位置指纹库的构建效率,研究一种基于改进克里金插值的位置指纹库构建方法。首先通过少量样本考察室内环境中蓝牙BLE信号的实验变异函数,并利用模拟退火算法提高理论变异函数拟合精度,最后通过普通克里金插值来估计未测量点处的蓝牙BLE信号强度。实验表明该方法可以将指纹数据人工采集工作量降低50%。最后,为提高在线阶段指纹匹配效率和定位精度,研究一种基于模糊聚类的粒子滤波在线跟踪定位算法。首先通过对离线阶段建立的位置指纹库进行模糊聚类。然后对待定位点指纹进行归类,在所在类中进行模式匹配。获得初始的定位结果后,使用粒子滤波算法融合历史状态信息进一步提升定位精度。实验表明,该算法在大幅提高指纹库匹配效率的同时平均定位误差可达1.84m。