环境噪声干扰造成的室内蓝牙指纹库误差,直接对室内定位精度产生不利影响。通过构建室内蓝牙指纹库的GM(1,1)模型,对位置指纹库的误差进行修正,为在线阶段的匹配定位算法提供了更优质的指纹库数据。分别将GM(1,1)模型的残差修正法和Kalman滤波去噪法优化后的两种指纹库运用于K近邻、加权近邻、贝叶斯匹配算法中,仿真结果表明,GM(1,1)模型的残差修正法所获得的定位精度更高。