为了减小室内无线局域网(WLAN)环境中接收信号强度值复杂的时变特性对定位精度的影响,提出了一种基于线性判别分析和梯度提升决策树的室内定位算法。该算法利用线性判别分析(LDA)提取原始位置指纹的主要定位特征,去除冗余和噪声;接着,使用前向分布算法,将损失函数在当前模型的负梯度值作为误差的近似值,拟合一个分类回归树,并使用加法模型将生成的分类回归树线性组合,生成梯度提升决策树(GBDT)定位模型。实验结果表明,与其他室内定位算法相比,该算法的定位精度提升20%,并且减少了接入点使用个数。