目的–如今，基于接收信号强度（RSS）的WiFi室内定位因其低成本和易于部署的特性而成为研究热点。为了进一步提高基于RSS的WiFi室内定位的性能，本文旨在提出一种新的位置估计策略，称为基于半径的域聚类（RDC）。这种域群集技术旨在避免访问点（AP）选择的问题。 设计/方法/方法–提议的定位方法使用所有可用AP中的每个AP来估计目标点的位置。然后，根据可能的圆形误差，作者搜索具有50％中间位置估计值的决策域，并通过RDC算法最小化圆的半径。目标点位置的最终估计值是通过对决策域中的中间位置估计值求平均而获得的。 结果–进行了实验，不同位置估计策略之间的比较表明，该新方法具有更好的位置估计准确性和可靠性。研究局限/意义–加权k最近邻方法和朴素贝叶斯分类器方法是使用WiFi指纹进行位置确定的两种经典位置估计策略。两种策略都受AP选择策略的影响，并且AP选择不当可能会大大降低定位性能。 实际意义– RDC定位方法可以改善WiFi室内定位的性能，并且避免了AP选择和相关缺点的问题。 社会意义–基于RSS的有效WiFi室内定位系统可以弥补全球导航卫星系统的室内定位不足。有效和低成本的定位技术可以鼓励许多室内定位服务。 原创性/价值–引入了一种新颖的位置估计策略来避免基于RSS的WiFi室内定位技术中的AP选择问题，并提出了域聚类技术以获得更好的准确性和可靠性。