定位感知技术是基于位置信息的服务顺利实现的基础。它通过监测设备与用户之间的绝对位置信息或相对位置信息进行定位，监测设备感知用户所处位置并将初步感知数据上传至服务器，通过服务器进行模型计算及最终决策。LBS应用平台的定位感知技术以及平台系统应用，近年来成为研究重点。　　LBS应用平台可满足多领域的智能化应用需求，然而其对于移动用户的定位感知要求极高，定位感知技术的准确性与实时性是其研究的难点。本文以定位感知技术为主要研究对象，利用移动智能终端展开深入研究，主要工作包括:　　(1)通过对LBS应用平台需求的分析和对现有定位感知技术的比较，明确了本文定位感知技术需要使用的定位方式。将定位感知技术分解为环境感知与接近度感知两部分，并将算法模型分别应用于LBS应用平台的客户端与服务器部分，为设计有效的感知模型以及搭建LBS应用平台奠定了基础。　　(2)针对环境感知技术中所要求的实时性、便捷性和准确性，本文提供了一种适用于移动智能终端的环境感知算法，开发了客户端蓝牙嗅探软件用于完成环境感知与蓝牙设备嗅探。该算法融合多种传感数据，用于识别室内外环境和遮挡状况。实验结果表明，在各种环境条件下，环境感知准确率为94.67～98.87％。　　(3)对于定位感知技术中所要求的实时性、抗干扰性和准确性，以log-normal衰落模型为基础，集合环境感知算法，提出一种基于蓝牙信号RSSI方差的接近度自适应感知算法，该算法模型可在室内外环境切换以及有无遮挡等多种场景下自适应判断接近度。实验结果表明，接近度感知识别准确率为76.96％～99.98％，该模型可广泛用于社交网络、购物消费、人流监测等领域;该算法应用于LBS应用平台的服务器部分，服务器接收客户端数据、运用接近度感知算法模型进行计算和数据库存储等任务。