El sistema de posicionamiento global (GPS) es el sistema más utilizado en aplicaciones de localización en exteriores, pero es ineficiente para la localización en interiores. En los últimos años, los sistemas de posicionamiento en interiores se han desarrollado ampliamente. Para ello se han utilizado varias tecnologías inalámbricas, como ZigBee, WLAN y banda ultra ancha (UWB). Los principales métodos de medición de la señal inalámbrica en los sistemas de localización en interiores son el tiempo de llegada (TOA), la diferencia de tiempo de llegada (TDOA), el ángulo de llegada (AOA) y la indicación de intensidad de señal recibida (RSSI). Los sistemas de posicionamiento TOA, TDOA y AOA requieren una sincronización de tiempo precisa o un conjunto de antenas, lo que puede aumentar el coste del sistema. Por otro lado, un sistema de posicionamiento basado en RSSI utiliza características de la intensidad de la señal inalámbrica en el espacio y no requiere sincronización de tiempo ni mediciones de ángulos. Además, la medición de RSSI es relativamente sencilla y puede emplear tecnologías inalámbricas existentes sin ningún dispositivo de hardware adicional, lo que elimina el coste adicional y el consumo de energía. La mayoría de los trabajos de investigación de posicionamiento basados ​​en RSSI utilizan la técnica fingerprinting y una amplia variedad de algoritmos para mejorar la precisión de la localización . Sin embargo, la construcción de una extensa base de datos de puntos de referencia durante la llamada fase de calibración hace que la técnica fingerprinting requiere mucho tiempo y esfuerzo. Además, la flexibilidad de los dispositivos, ha permitido la toma de medidas de RSSI en diferentes canales de frecuencia y niveles de potencia, lo que ha posibilitado que se incremente el número de medidas RSSI para cada punto de referencia. Ello ha aumentado la precisión de la localización a costa de una base de datos mayor, lo que implica un mayor coste de tiempo y computación. En esta tesis, tras el planteamiento inicial del problema de la localización en interiores y un estudio de las diversas técnicas y soluciones propuestas, haciendo hincapié la técnica de fingerprinting, se presentan diferentes opciones para reducir la base de datos durante la fase de calibración. La primera de ellas, consistente en un análisis de dichos niveles de potencias y canales utilizados, disminuyendo su número, estudiando posibles combinaciones y viendo su influencia en la precisión de la localización. De igual modo, se puede reducir el esfuerzo en la construcción de la base de datos utilizando técnicas de interpolación. De esta manera, se reduce el número de puntos de referencia que necesitan ser tomados y se sustituyen por puntos generados mediante diversas funciones de interpolación. Se han evaluado diversos mapas de distribución de puntos y analizado su influencia en la precisión. Desde otro punto de vista, se ha analizado el coste temporal de la creación de la base datos y se ha propuesto un nuevo algoritmo que utiliza diferentes canales de frecuencia para evitar los periodos de contención de acceso al medio y permite a diversos dispositivos móviles acceder al canal para intercambiar paquetes con el mismo o con otras balizas al mismo tiempo. De esta manera, se reduce el tiempo empleado en la construcción de la base de medidas pero se mantiene el tamaño de dicha base con lo que la precisión del sistema no se ve alterada. Por último, se presenta un nuevo algoritmo TDOA para dispositivos UWB. El método implementa un algoritmo de transmisión de una sola dirección para medir las diferencias del tiempo de llegada. Ello reduce la complejidad de los dispositivos, ya que sólo tienen que transmitir pero no recibir paquetes. Por otro lado, el algoritmo de localización propuesto no requiere una sincronización de tiempo permanente de los relojes de las balizas y la estimación de los tiempos de offsets se realizan conjuntamente con el cálculo de la posición.El sistema de posicionamiento global (GPS) es el sistema más utilizado en aplicaciones de localización en exteriores, pero es ineficiente para la localización en interiores. En los últimos años, los sistemas de posicionamiento en interiores se han desarrollado ampliamente. Para ello se han utilizado varias tecnologías inalámbricas, como ZigBee, WLAN y banda ultra ancha (UWB). Los principales métodos de medición de la señal inalámbrica en los sistemas de localización en interiores son el tiempo de llegada (TOA), la diferencia de tiempo de llegada (TDOA), el ángulo de llegada (AOA) y la indicación de intensidad de señal recibida (RSSI). Los sistemas de posicionamiento TOA, TDOA y AOA requieren una sincronización de tiempo precisa o un conjunto de antenas, lo que puede aumentar el coste del sistema. Por otro lado, un sistema de posicionamiento basado en RSSI utiliza características de la intensidad de la señal inalámbrica en el espacio y no requiere sincronización de tiempo ni mediciones de ángulos. Además, la medición de RSSI es relativamente sencilla y puede emplear tecnologías inalámbricas existentes sin ningún dispositivo de hardware adicional, lo que elimina el coste adicional y el consumo de energía. La mayoría de los trabajos de investigación de posicionamiento basados ​​en RSSI utilizan la técnica \textit{fingerprinting} y una amplia variedad de algoritmos para mejorar la precisión de la localización . Sin embargo, la construcción de una extensa base de datos de puntos de referencia durante la llamada fase de calibración hace que la técnica \textit{fingerprinting} requiere mucho tiempo y esfuerzo. Además, la flexibilidad de los dispositivos, ha permitido la toma de medidas de RSSI en diferentes canales de frecuencia y niveles de potencia, lo que ha posibilitado que se incremente el número de medidas RSSI para cada punto de referencia. Ello ha aumentado la precisión de la localización a costa de una base de datos mayor, lo que implica un mayor coste de tiempo y computación. En esta tesis, tras el planteamiento inicial del problema de la localización en interiores y un estudio de las diversas técnicas y soluciones propuestas, haciendo hincapié la técnica de \textit{fingerprinting}, se presentan diferentes opciones para reducir la base de datos durante la fase de calibración. La primera de ellas, consistente en un análisis de dichos niveles de potencias y canales utilizados, disminuyendo su número, estudiando posibles combinaciones y viendo su influencia en la precisión de la localización. De igual modo, se puede reducir el esfuerzo en la construcción de la base de datos utilizando técnicas de interpolación. De esta manera, se reduce el número de puntos de referencia que necesitan ser tomados y se sustituyen por puntos generados mediante diversas funciones de interpolación. Se han evaluado diversos mapas de distribución de puntos y analizado su influencia en la precisión. Desde otro punto de vista, se ha analizado el coste temporal de la creación de la base datos y se ha propuesto un nuevo algoritmo que utiliza diferentes canales de frecuencia para evitar los periodos de contención de acceso al medio y permite a diversos dispositivos móviles acceder al canal para intercambiar paquetes con el mismo o con otras balizas al mismo tiempo. De esta manera, se reduce el tiempo empleado en la construcción de la base de medidas pero se mantiene el tamaño de dicha base con lo que la precisión del sistema no se ve alterada. Por último, se presenta un nuevo algoritmo TDOA para dispositivos UWB. El método implementa un algoritmo de transmisión de una sola dirección para medir las diferencias del tiempo de llegada. Ello reduce la complejidad de los dispositivos, ya que sólo tienen que transmitir pero no recibir paquetes. Por otro lado, el algoritmo de localización propuesto no requiere una sincronización de tiempo permanente de los relojes de las balizas y la estimación de los tiempos de \textit{offsets} se realizan conjuntamente con el cálculo de la posición.{