安全是煤矿生产的第一要务,但煤矿的特殊工作环境导致安全隐患依然存在。煤矿井下人员定位技术能对井下工作人员实时定位,特别是当矿难发生时,能为救援工作提供重要的位置信息,提高了救援效率。基于此,本文在分析现有一些人员定位算法基础上,对基于位置指纹的定位算法进行了研究,并提出了改进的算法。首先,本文分析了几种常用的定位技术以及它们在煤矿井下应用的可行性,得出基于位置指纹的定位技术更加适合在煤矿井下使用。由于位置指纹定位算法是基于信号强度的,本文分析了信号在井下传播的特点,以及信号的多径效应对定位的影响。并指出了指纹定位中的关键问题,为下面的算法研究打下基础。其次,针对矿井巷道狭长的特点,本文引入区域划分的思想,利用井下实验得到的数据确定区域阈值,将被定位区域均匀划分为多个子区域,在进行定位时,根据终端接收的信号强度判断出终端所在的子区域,在子区域内用位置指纹算法对其进行精确定位。最后,通过对K邻近法和贝叶斯匹配算法的优缺点进行分析,提出了一种加权K-Bayes定位匹配方法。此算法先采用加权欧式距离计算出符合条件的K个位置参考点,然后通过设定阈值排除偏差较大参考点的影响,紧接着通过贝叶斯方法计算出剩余参考点处的概率,对结果进行加权处理,并通过实验证明了该算法的可行性。