针对当前已有的基于Wi-Fi室内定位方法,由于定位环境的动态变换,如室内物件摆放位置的变化、无线网络环境的变化、人流量的变化等,存在难以在动态变化的环境下保持稳定的定位精度的问题。本文提出了一种自适应的室内位置指纹定位方法。该方法通过对定位参考点进行多维度的信号采集,并融合定位时用户终端的实时使用状态信息,使得定位稳定性得到很大程度提高。该方法通过一定方式对定位参考点进行显式的标定,并可借助用户的使用过程数据,来动态自适应更新已有的位置指纹数据库。实验结果表明,本文提出的方法比传统定位方法,具有易维护、更高精度、更稳定的优势。同时,本文结合项目实际需求,针对商业地产的环境特征及其对客流统计的特殊需求进行了调查研究,提出了一种基于Wi-Fi信号衰减模型的客流量统计方法,该方法相比传统的依赖特殊额外硬件设备或人工方式统计,具有成本低、效率高及信息全面的优势。最后,本文在综合之前研究的基础上,提出了一种针对商业地产室内定位需求,基于状态转移矩阵的网络侧定位方法。相比于基于终端侧的定位方法,该方法无需用户终端直接参与即可实现对终端进行定位,并可对定位区域中的用户终端位置进行定位和记录统计。不仅可以为用户终端提供实时定位服务,而且可以为商业地产商的运营管理提供科学的数据参考。通过测试实验表明,本文所提出的基于Wi-Fi信号衰减模型的客流量统计方法及基于状态转移矩阵的网络侧定位方法有较好的定位性能,并能很好的满足实际的应用需求。