随着科技的迅猛发展,大数据、云计算与物联网在当今时代掀起了一股新的科技浪潮。物联网将人类带入了物物相连的时代,射频识别技术(Radio Frequency Identification,RFID)凭借其自身体积小、非接触式识别、远距离通信、批量读取数据、具备存储能力等优点而受到广泛的关注与应用。基于位置服务(Location Based Service,LBS)也越来越重要,室内定位技术已广泛应用于大型仓储、室内火灾救援、名贵物品监控、医疗管理、地铁隧道、地下停车场等场景。本文针对室内定位指纹数据库全局更新成本过高和指纹数据库更新频率无法控制的问题,通过使用RFID技术,设计了一种通过区域划分进行局部更新指纹数据库的室内定位算法。对RFID技术进行系统的研究;进而对其工作原理和通信过程进行学习和研究;然后学习RFID技术的标准来加深认知;接着对RFID技术的热门应用场景进行熟悉;最后对RFID技术的优缺点进行分析,由于RFID技术具备大量优点,从而确定本文室内定位算法基于RFID技术来实现。对几种常见的室内定位算法进行研究,从算法的定义、系统组成、定位原理、优缺点、应用场景等角度进行剖析;然后通过参数化和非参数化两方面对RFID技术的室内定位算法进行了系统的研究与学习,从而为本文算法的提出打下了牢固的基础;最后研究了室内定位方案的评价指标,从而为验证本文提出算法提出了评判的指标。对基于指纹数据库匹配的室内定位算法进行了改进,通过提出更新成本有效率(Effectiveness of Fingerprint Update Cost,EFUC)这一指标推导出影响指纹数据库更新的影响因素为更新频率和单次更新成本,从而针对这两个角度进行算法的改进。本文提出了一种区域划分的局部更新指纹定位算法,命名为LWkNN算法。首先,通过聚类算法建立航标区,即将指纹地图依据RSSI分成若干个子区域,每个子区域选取一个代表点,即航标点,代表该子区域的指纹有效性;通过定位前检测航标点的有效性来进行选择是否更新指纹数据库,若航标点有效则进行加权k近邻算法(Weighted k-Nearest Neighbor,WkNN)定位,若航标点失效,则对失效航标点所对应的航标区数据库进行局部更新。对本文提出的算法进行实验仿真,实验结果表明,本文算法不仅在低成本的条件下极大限度地提高了定位精度,还能够适应不同的定位环境,并且能够保持长期定位的稳定性。