摘要：針對傳統指紋定位算法在離線階段采集樣本工作量較大的問題,該文利用一種分區擬合值近似法(P-FP)來建立離線指紋庫。為了解決在線階段由于WiFi信號的波動導致的定位精度較低的問題,提出一種基于P-FP的設定閾值的序貫重要性采樣(SIR)粒子濾波算法(PS-FP)來優化定位坐標。首先建立了路徑的損耗模型,并對室內停車場進行分區擬合,得到每個分區的環境系數;然后用擬合值與實際測量值的差值來建立誤差特性矩陣,并重新部署虛擬的參考節點(RP);最后對離線指紋庫進行C均值聚類。通過比較平均定位誤差(MLE)尋找PS-FP算法的最優閾值,并采用PS-FP算法來優化在線定位坐標。實驗結果表明,在部署很少的RP即獲取樣本比較少的條件下,PS-FP算法依然能達到較高的定位精度,其平均定位誤差約為0.7m。累積分布函數(CDF)的分析結果表明,采用PS-FP算法在2m以內的定位誤差能達到98%。