随着移动通信和蜂窝无线定位技术的深入发展与融合，移动终端的广泛普及，人们对于位置感知服务的需求越来越迫切，实现高精度的移动终端定位成为了当前的研究重点。近年来新兴的位置指纹定位技术以其广泛的适用范围、成本低、部署方便、受环境影响小等优点逐渐成为最具发展潜力的无线定位技术之一。　　 本文以基于指纹定位技术的无线蜂窝网移动终端定位系统为研究对象，根据项目委托方的技术指标:针对移动终端用户，要求对67％概率的定位精度可以达到125m，50％概率的定位精度可以达到100m，通过大量深入的研究，设计了一种针对该系统精度提高的技术方案。　　 本文首先详细阐述了蜂窝网指纹定位技术的基本原理、系统架构及实现流程，并结合现有技术的理论缺陷和共同存在的问题，给出了精度提高技术方案;接着针对实测无线电波信号衰落特性和指纹库特征，分别对传统信号平滑处理方法和匹配定位算法进行改进;最后结合移动终端的运动状态，采用两种基于机动目标模型的定位跟踪滤波技术对系统匹配定位结果进行轨迹优化处理，通过多方面的对比分析，筛选出最适用于本系统的定位跟踪算法和参数信息，为以后的工程应用打下基础。研究蜂窝网指纹定位技术获得了以下成果:　　 第一，针对无线电波信号易受环境影响而发生剧烈变动的情况，在系统中加入信号强度平滑处理环节。基于目前常用的信号源数据处理方法，结合本文系统实测数据特点进行改进，给出了适用于移动终端各种运动状态的信号强度平滑处理方法。利用实测数据仿真证明:该方法能消除小概率异常值的影响，较好的提高系统的定位精度。　　 第二，结合本文位置指纹库和实测数据特征，在传统KNN匹配算法的基础上加入残差的思想进行改进，充分利用了实测信号特征向量和指纹库中的“位置指纹”向量，避免了定位数据浪费。结果证明:在本系统中使用改进型匹配算法可以获得更高的定位精度。　　 第三，针对移动目标在机动环境下前后两次定位结果差别较大的情况，在系统中加入轨迹优化处理环节，并首次将基于机动目标模型的PF定位跟踪算法引入蜂窝网指纹定位系统，并对比现有的KF定位跟踪技术。利用实测数据仿真证明:PF算法能够更加有效地提高对移动终端的定位精度。