阐述了位置指纹定位算法在室内WLAN环境中的应用，分析了KNN定位算法存在的不足，提出一种模糊聚类KNN位置指纹定位算法。该算法首先选取与空间相关性较好的4个信号参数，构成多径纹信号数据库；然后应用主分量分析法（PCA）对原始信号数据库作降维运算，滤除奇异性接入点（AP）；最后用模糊C均值聚类算法（FCM）处理数据，进一步滤除奇异性参考点（RP），实现提高定位算法效率与精度的目的。实验表明，改进后的定位算法产生的定位误差明显减小。